Des notes internes de Microsoft et d'OpenAI le reconnaissent : en détournant le trafic des sites web, l'IA assèche les contenus humains dont elle se nourrit. De quoi menacer, à terme, l'entraînement de ses propres modèles.
Une prépublication montre qu'un agent peut déclencher un outil avant même que le modèle n'exprime son refus, révélant un décalage entre le discours du modèle et ce que l'orchestrateur exécute vraiment. L'étude recense aussi 253 bogues vérifiés dans 118 serveurs MCP, et plaide pour un contrôle des actions indépendant des réponses du modèle.
La newsletter de Latent Space relaie des affirmations fortes de Nick Cammarata, selon qui des agents auraient réfuté la polysémanticité et fait nettement avancer l'interprétabilité et l'alignement. Il s'agit d'affirmations, pas de résultats établis.
Des chercheurs ont constaté que des organoïdes cérébraux, petits amas de neurones issus de cellules souches, pouvaient reconnaître l'alphabet braille avec une grande précision. Un résultat qui alimente les travaux sur le calcul à partir de tissu neuronal vivant.
Les chercheurs s'appuient désormais sur l'IA pour déchiffrer, transcrire et croiser des documents longtemps restés inaccessibles. Au-delà du temps gagné, elle ouvre de nouvelles pistes pour explorer le passé.
NVIDIA explique sur Hugging Face comment elle a porté à 2 800 milliards de tokens ses données de préentraînement en langues indiennes, et publie une chaîne ouverte de génération de ces données.