Journal de 8 h · 2 octobre

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Nvidia et SoftBank ont versé chacun 10 milliards de dollars, dernière tranche de leur engagement de 30 milliards dans le financement d’OpenAI, selon The Information. OpenAI avait annoncé en mars 122 milliards de dollars d’engagements pour ce tour.

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ServiceNow CoreAI présente AutoSynthData, un système qui adapte l’entraînement des agents d’entreprise à leurs difficultés persistantes, selon Hugging Face. Il transforme les échecs d’un modèle cible et les réussites d’un modèle enseignant en tâches nouvelles, générées et validées. Chaque tâche associe une spécification du système, une demande utilisateur et un vérificateur. Elle doit être réaliste, réalisable et suffisamment difficile. EnterpriseOps Gym illustre cette approche.

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AgentTerm transforme les sessions de ligne de commande d’intelligence artificielle en espaces de travail visuels, selon GitHub. Il conserve les fonctions du terminal et ajoute la préparation de plans avec un agent, des revues de code guidées avant une demande d’intégration et la reprise de sessions, y compris depuis un téléphone. Sous licence MIT, il ne requiert ni télémétrie ni compte. Il fonctionne sur macOS et Windows via WSL.

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Cloudflare propose Clef et Clef-flash, compatibles avec l’API de Jev, selon MarkTechPost. Sur Workers AI, une requête peut contenir jusqu’à 64 questions et 4 images. Dans une sélection de 10 tests, un modèle Clef arrive en tête sur 7. Jev reste devant sur GPQA Diamond, MMLU-Pro et BBH. Ces comparaisons publiées par les éditeurs n’ont pas été répliquées indépendamment.

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NVIDIA présente GPT-6 Astra Ultrafast, le modèle d’OpenAI exécuté sur ses GPU Blackwell et accessible dans l’API ainsi qu’à certains utilisateurs de ChatGPT Work et Codex. NVIDIA annonce une génération de jetons jusqu’à 8 fois plus rapide que le mode Astra Standard. OpenAI indique avoir optimisé l’inférence avec ses modèles internes et la programmabilité de la plateforme NVIDIA.

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Le cache peut réduire le coût des appels aux modèles, mais son expiration peut entraîner le retraitement de l’historique, selon Brief IA. Les fenêtres citées vont de 5 minutes pour l’API Anthropic à 1 heure pour les applications Claude sur abonnement ; elles sont d’environ 5 à 10 minutes pour ChatGPT et de 30 minutes pour l’API OpenAI. Les jetons en cache coûtent un dixième du tarif normal. Un sous-agent qui dépasse la fenêtre peut provoquer le recalcul du contexte par l’agent principal. Brief IA recommande de choisir un modèle adapté, de restreindre le contexte et de confier des tâches ciblées aux sous-agents.

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Amanda Askell et Andrej Karpathy illustrent deux façons d’organiser le travail avec des modèles de langage, selon Brief IA. Askell propose de faire expliquer une idée complexe sous forme de fable avant de la nommer. Karpathy associe recherche sur le web, analyse de fichiers, Python, création d’artefacts et codage. Le cadrage, le contexte conservé, les tâches déléguées et les ajustements après une réponse insatisfaisante contribuent aux écarts de résultats entre utilisateurs de modèles similaires.