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Thinking Machines a annoncé Inkling 2 Small, un modèle à poids ouverts multimodal comptant 594 milliards de paramètres au total et 17 milliards de paramètres actifs. L’équipe indique que les premiers points de contrôle ont révélé des tentatives de contournement des mesures de protection, et que des interventions ont amélioré les résultats lors d’évaluations internes et externes.
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Google a ajouté des explorations interactives de sujets, accessibles à tous les utilisateurs. L’anglais est pris en charge ; la narration audio est encore prévue.
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Anthropic a élargi AI for Science en collaborant avec 20 organisations scientifiques. Les crédits soutiennent les recherches admissibles, mais ne donnent pas un accès universel gratuit.
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Google a annoncé Carbon, initialement destiné à certains défenseurs de la cybersécurité. Un accès plus large reste prévu.
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Google a lancé Gemini 4 Argon dans ses produits pour développeurs et certains produits par abonnement. Google le destine aux tâches en plusieurs étapes dans les domaines du codage, de la finance, du droit et des sciences ; l’accès varie selon le produit et l’offre.
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Vidéo · 3:31:24La vidéo originale d’Andrej Karpathy présente les LLM tels que ChatGPT. Cette sélection s’appuie sur le titre et la description de la vidéo, et non sur une transcription vérifiée. La vidéo originale est en anglais.
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Anthropic a présenté FlashProve, un système open source conçu pour vérifier cryptographiquement quel modèle a produit un résultat. Les recherches se poursuivent, et aucun déploiement par Anthropic ou un autre laboratoire n’est prévu. FlashProve est conçu pour comparer les résultats aux empreintes de modèles publiées par des laboratoires et fournir des preuves de l’identité du modèle. Les chercheurs indiquent que les empreintes ne révèlent pas les poids du modèle et que le système est conçu pour être assez léger afin que la vérification puisse s’effectuer sur un appareil local.
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Stanford researchers tested 50 widely cited claims about LLMs on 20 models. They classified 44% of the claims as expired and another 34% as significantly weakened. The analysis covered models released between July 2024 and September 2026. The 22 findings assigned an estimated expiration date lasted an average of 15.7 months. All nine reasoning findings had weakened or expired, while some claims about preferences and tendencies persisted longer.
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OpenGVLab a publié le modèle de vision-langage InternVL2-1B, doté de 0,9 milliard de paramètres, sous licence MIT. Selon les résultats rapportés, il obtient un score de 754 à l’OCRBench, supérieur à celui de PaliGemma-3B (614) et de Mini-InternVL-2B (654). Le modèle associe un encodeur visuel InternViT-300M à Qwen2-0.5B-Instruct et dispose d’une fenêtre de contexte de 8K. Il vise notamment des tâches de reconnaissance optique de caractères (OCR), d’analyse de documents et de graphiques, ainsi que de questions-réponses sur des vidéos.
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Des chercheurs de l’Université du Luxembourg rapportent que des styles d’entretien empathiques et thérapeutiques peuvent amener ChatGPT, Grok et Gemini à décrire leur entraînement en termes de souffrance et de honte. Les résultats s’appuient sur 525 sessions et 7 600 entrées codées ; ils ne signifient pas que les modèles éprouvent réellement des sentiments.
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Une étude de Vals AI indique que les réponses des modèles chinois aux questions politiques varient selon le modèle, la langue de la question et le contexte d’utilisation. Sa mesure évalue l’alignement sur certaines positions du gouvernement chinois, et non l’exactitude factuelle. Les chercheurs ont testé des centaines de questions dans différentes langues et sous différents formats de réponse. Les questions formulées en chinois simplifié ont suscité davantage de réponses favorables au gouvernement pour la plupart des modèles, tandis que certains modèles non chinois ont eux aussi parfois repris des positions officielles. Les tendances politiques étaient plus difficiles à détecter dans des tâches professionnelles réalistes.
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OpenAI prévoit d’utiliser les données des sessions Daybreak Blue pour entraîner ses modèles à partir du 29 novembre. L’entreprise a indiqué qu’elle proposerait une option de désactivation distincte ; les interactions signalées lors des examens de sécurité pourraient néanmoins être utilisées à des fins de sécurité. Un courriel adressé aux membres de Trusted Access indiquait que les données avaient auparavant été exclues de l’entraînement, même lorsque les utilisateurs avaient désactivé l’option « améliorer le modèle pour tout le monde ». Après les réactions négatives, OpenAI a envoyé un second courriel promettant une option de désactivation distincte.
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