C’est bientot fini les 10k par mois et le yacht
DANS LE FUTUR TU POURRA VENDRE DES SEXBOT DE TOI ALORS QUE LES VRAIE PUTES ONLYFAN NE SONT MEME PAS CAPABLE DETRE UNE VRAIE PUTE car nourri au gauchisme qui dit que les hommes doivent jamais baiser.
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Ce qui est marrant, c'est que les gens s'imaginent devenir prompteurs d'IA. Mais techniquement c'est justement le poste le plus facile à remplacer. Ça consiste juste à inscrire vaguement quelques mots clés.
Une solution existe déjà : le principe de l'impression 3D pour fabriquer une maison entière sans ouvrier.
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l'ia c'est tres large.
il y a les llm
les modèle de diffusion
les modèles d'apprentissage supervisé
les modèles d'apprentissage non supervisé
les modèles de deep learning
les modèles generatifs ..
en sois chaqu'un d'entre eux est optimisé pour des tâches précises sans autonomie.
c'est assez enervant d'entendre les gens dire "l'ia va faire ca"
j'imagine que dans 95% des cas vous parlez des llm mais la realité les concernant est qu'il y a un plafond de verre, même si les LLM progressent, notamment avec l’ajout de mécanismes de self-reflection, ils restent fondamentalement des outils spécialisés dans le language avec des liens parfois vers d'autre type de modèle, mais ca reste à la base l'embrillon d'un correcteur orthographique prédictif... , sans compréhension réelle ni autonomie. Leur réflexion consiste surtout à évaluer et corriger leurs propres réponses, mais ça ne leur donne ni bon sens, ni créativité authentique, ni la capacité de raisonner autre que sur des probabilités de suite de mots.
Ils peuvent s’améliorer sur certaines tâches complexes grâce à cette auto-évaluation, mais les limites persistent ils continueront indefiniment à halluciner et à faire des erreurs absurdes dès qu'il s'agit de sortir de ce qui est convvenu, leur utilité plafonne dès qu’on sort des cas bien balisé. Le discours qui présente “l’IA” comme une entité capable de tout" c'est une surenchère marketing, ce sont toujours des outils techniques pour dans des contextes précis, la tache de les utiliser pour remplacer des secteur d'activité est plus complexe à mettre en place
car la compréhension physique, demande beaucoup plus de preuves concrètes, d’expériences et de rigueur démonstrative. Contrairement au langage, qui impressionne facilement parce qu’il touche directement l’humain et se vend bien, prouver qu’un modèle comprend la physique c'est beaucoup plus ambitieux et pourtant beaucoup moins impressionant pour le grand public
le problème actuellement avec les llm est qu'on ne peux pas s'en servir pour les taches qui demande de la certitude leur fonctionnement est par nature tres aleatoire et incertain
il y a les llm
les modèle de diffusion
les modèles d'apprentissage supervisé
les modèles d'apprentissage non supervisé
les modèles de deep learning
les modèles generatifs ..
en sois chaqu'un d'entre eux est optimisé pour des tâches précises sans autonomie.
c'est assez enervant d'entendre les gens dire "l'ia va faire ca"
j'imagine que dans 95% des cas vous parlez des llm mais la realité les concernant est qu'il y a un plafond de verre, même si les LLM progressent, notamment avec l’ajout de mécanismes de self-reflection, ils restent fondamentalement des outils spécialisés dans le language avec des liens parfois vers d'autre type de modèle, mais ca reste à la base l'embrillon d'un correcteur orthographique prédictif... , sans compréhension réelle ni autonomie. Leur réflexion consiste surtout à évaluer et corriger leurs propres réponses, mais ça ne leur donne ni bon sens, ni créativité authentique, ni la capacité de raisonner autre que sur des probabilités de suite de mots.
Ils peuvent s’améliorer sur certaines tâches complexes grâce à cette auto-évaluation, mais les limites persistent ils continueront indefiniment à halluciner et à faire des erreurs absurdes dès qu'il s'agit de sortir de ce qui est convvenu, leur utilité plafonne dès qu’on sort des cas bien balisé. Le discours qui présente “l’IA” comme une entité capable de tout" c'est une surenchère marketing, ce sont toujours des outils techniques pour dans des contextes précis, la tache de les utiliser pour remplacer des secteur d'activité est plus complexe à mettre en place
car la compréhension physique, demande beaucoup plus de preuves concrètes, d’expériences et de rigueur démonstrative. Contrairement au langage, qui impressionne facilement parce qu’il touche directement l’humain et se vend bien, prouver qu’un modèle comprend la physique c'est beaucoup plus ambitieux et pourtant beaucoup moins impressionant pour le grand public
le problème actuellement avec les llm est qu'on ne peux pas s'en servir pour les taches qui demande de la certitude leur fonctionnement est par nature tres aleatoire et incertain
Ce serait bien qu'un jour là technologie permette enfin à l'homme de travailler moins, pas plus
Petit, laid
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