INCREDIBLE ChatGPT UPGRADE, NEW AI Robot's Walking, META'S New MULTIMODAL Ai [AINEWS#4]

Avec une semaine exceptionnelle en intelligence artificielle, laissez-moi vous présenter rapidement 15 des choses les plus incroyables que vous avez probablement manqué. L'une des premières choses que nous avons vu était le trading chat BT. Il est indiqué qu'un algorithme de trading chat BT génère des rendements de 500% en bourse. Une étude de l'Université de Floride a révélé qu'un chat bêté a généré un rendement stupéfiant de 500% avec un seul modèle d'investissement. Ce chiffre surpasse les modèles d'analyse de sentiments conventionnels utilisés par les fonds spéculatifs, et apparemment, cela va être révolutionnaire. Voici le graphique qui illustre les rendements cumulés d'un investissement de 1$ sans les coûts de transaction selon différentes théories. En résumé, si vous vous demandez comment cela a fonctionné, qu'ont-ils fait ? Ils ont fourni HGBT une analyse de sentiments, ce qui signifie simplement qu'ils ont fourni HGBT des articles, des titres, des actualités, des tweets et toutes ces données. Ils se sont connectés à HGBT pour analyser le sentiment du marché et ont ensuite négocié en fonction de cela. Pour faire court, si tout le monde était pessimiste et que tout le monde disait « Oh non, le prix va baisser », Chatbot aurait peut-être lancé un achat. Et lorsque le cours de l'action serait vraiment très élevé et que tout le monde se serait dit « Oh mon Dieu, c'est euphorique », Chatbot aurait pu lancer une vente. Voilà un aperçu de la façon dont cela aurait pu fonctionner. Mais j'ai une question à vous poser. Que se passera-t-il lorsque Chatbot pourra prédire le marché boursier avec une précision de 99% ? Cela révolutionnera-t-il le secteur financier ? Eh bien, ce sera une autre question. Nous avons Tidybot, et je pense sincèrement qu'il a de nombreuses applications concrètes. Vous allez vouloir voir ça, car j'imagine un monde où les robots sur lesquels cette entreprise a travaillé seront présents dans tous les foyers. Voyons le résumé, je vous montrerai ensuite la vidéo des robots dont ils ont parlé. C'est vraiment génial. Pour qu'un robot personnalise efficacement l'assistance physique, il doit apprendre les préférences des utilisateurs, applicables à des scénarios futurs. Dans ce travail, nous étudions la personnalisation du nettoyage ménager avec des robots capables de ranger les pièces en ramassant des objets et en les rangeant. Un défi majeur consiste à déterminer l'emplacement idéal pour chaque objet, car les préférences varient considérablement selon les goûts et le contexte culturel. Par exemple, une personne peut préférer ranger ses chemises dans un tiroir, tandis qu'une autre les préférera sur une étagère. Nous cherchons donc à créer des systèmes capables d'apprendre ces préférences à partir de quelques expériences issues d'interactions antérieures avec ces personnes. Nous avons ainsi démontré que les robots peuvent combiner la planification et la perception basée sur le langage avec les capacités de synthèse limitées des grands modèles de langage pour déduire des préférences utilisateurs généralisées, applicables à de futures interactions. Cette approche permet une adaptation rapide et une précision de 91,2% sur des objets invisibles dans notre jeu de données de référence. Nous démontrons également une approche concrète où TidyBot range avec succès 85% des objets dans des scénarios de tests réels. Je sais que vous pourriez penser que ce n'est pas si impressionnant. Mais si quelque chose comme ça le sera, c'est parce que, même avec des objets invisibles, il est capable de faire les choses correctement dans 85 à 92% des cas, ce qui est vraiment impressionnant et signifie qu'il n'aura pas besoin d'être continuellement entraîné et saura vraiment quoi faire. Je pense donc que ce genre de choses a des applications concrètes. J'imagine bien un truc comme ça après un événement dans un stade, juste pour nettoyer, ou peut-être une grande fête, ou quelque chose comme ça, peut-être chez un riche. Mais ce sera certainement intéressant de voir si ça va nettoyer un entrepôt ou quelque chose comme ça. Mais oui, jetez un oeil à l'article, c'est vraiment très intéressant. Et il y a beaucoup d'autres vidéos sur le sujet que je n'ai pas le temps de couvrir pour le moment. J'ai eu quelque chose de remarquable et j'étais ravi de l'annonce, car c'est un benchmark final qui peut désormais être dépassé. Anthropic, une entreprise financée par Google, a réussi à faire en sorte que son grand modèle linguistique contienne environ 100 000 jetons dans une fenêtre contextuelle. Si vous vous demandez en quoi c'est différent du chat TBT, sachez que le chat TBT peut contenir jusqu'à 32 000 jetons, ce qui signifie que vous pouvez désormais insérer un PDF de 82 pages et le faire analyser chaque information de ce document. Ce n'est même pas encore disponible dans le chat GBT. Claude l'a déjà. Et honnêtement, je devais faire une vidéo à ce sujet pour vous montrer comment utiliser leur outil API. J'y ai accès et je ne l'ai pas encore testé, mais c'est quelque chose qui va littéralement changer la donne. Ce qui signifie qu'à terme, nous aurons des IA capables d'écrire 1000, 2000, 3000, 4000, voire 10 000 longs textes instantanément à partir d'une seule invite. Ce sera donc intéressant. Et bien sûr, nous aurons désormais moins de conversations où Lia hallucine et oublie de quoi elle parlait. Honnêtement, cela peut sembler anodin. Mais comme je l'ai dit, je parle depuis longtemps de cet article sur le scaling avec un million de jetons, et beaucoup de gens ne comprenaient pas ce que je voulais dire. En fait, on dispose désormais de plus de mémoire et on peut extraire plus de données de cet outil spécifique. Ceci dit, cette information est assez incroyable. Et la raison pour laquelle c'est si bien, c'est que Chagé BT va être contraint de déployer sa fenêtre de 32 000 jetons beaucoup plus tôt, conscient de l'intensification de la concurrence. On constate également qu'ils ont réussi à alimenter ce vaste modèle linguistique, Gatsby le Magnifique, un très long livre. Ils ont simplement modifié une ligne, demandé au modèle quelle ligne avait été modifiée, et il a pu obtenir l'information en 22 secondes. Cela aura des implications majeures pour les deux prochaines années. Ensuite, Epic Games a publié son échantillon de déformateur d'apprentissage automatique pour Unreal Engine 5.22, qui démontre comment la technologie d'apprentissage automatique du moteur peut aider à créer un personnage avec des diffamations basées sur une simulation complète de muscles, de chair et de vêtements. Ainsi, sans jargon technique, nous obtiendrons des visuels beaucoup plus réalistes. Sans jargon technique, nous aurons des jeux vidéo beaucoup plus réalistes avec beaucoup moins de puissance de calcul. Ce sera donc extrêmement intéressant, car l'IA influence tout. Ce qui était également intéressant, c'est que Nvidia a publié une vingtaine d'articles de recherche, tous portant sur l'IA. Celui que vous voyez ici présente essentiellement des données extraites d'une simple vidéo. Nous pouvons les mapper sur un personnage 3D. Ce que vous voyez ici est un personnage de tennis. Ces données ont été obtenues simplement à partir de fichiers vidéo, analysés par l'IA et mappés sur un personnage physique. Ce que vous voyez maintenant à l'écran est la capture de mouvement, une technologie traditionnellement coûteuse et que beaucoup d'entreprises ne peuvent même pas se permettre. Si Nvidia parvient à rationaliser cette technologie très rapidement et à l'appliquer à de nombreux logiciels 3D, elle occupera une place importante dans le marché de l'IA à l'avenir. Non pas qu'elle possède déjà un tel potentiel avec l'utilisation massive de GPU, mais il sera certainement intéressant de voir comment cette technologie évoluera, car elle est capable d'extraire ses données à partir de données mondiales en temps réel. et je pense que cela va également affecter les jeux et autres logiciels interactifs. L'IA était capable de compresser des textures, généralement volumineuses. Comme vous le savez, pour qu'un jeu vidéo fonctionne, il faut des graphismes performants, parfois très exigeants. L'IA a donc compressé ces graphismes et les a regroupés dans un fichier de taille identique, mais avec une qualité 4 fois supérieure, ce qui permet d'obtenir un jeu de haute qualité sur le même système. L'IA a donc été utilisée pour optimiser les performances, et son efficacité s'est avérée considérable. Nvidia a ensuite récupéré les données d'une seule image. Il disposait donc d'une seule image, mais pouvait obtenir des détails précis en profondeur et modéliser le visage d'une personne en 3D à partir d'une seule image. C'était également possible en direct. Il n'y avait pas de rendu à long terme. Il s'agissait d'un rendu en temps réel, qui illustrera toutes les applications de ce système dans de nombreux logiciels. Franchement, c'est quelque chose qui va rendre les appels vidéo et autres fonctionnalités beaucoup plus intéressants et réalistes. J'ai aussi vu, je suppose, lors de l'événement Google, Yo, une petite application. J'aurai bien l'extrait, mais il est très court et inutile de le montrer. Vous pouvez voir le résultat ici. Cela montre qu'il s'agit d'une image, puis d'un modèle 3D précis. C'est donc un outil qui aura des implications considérables sur la façon dont nous traitons les données et sur le type de données pouvant être extraites d'une image. J'ai publié une vidéo complète à ce sujet. Si vous souhaitez la visionner, elle est disponible dans le lien de la description. Ensuite, bien sûr, nous avons pu générer des images à partir d'un texte. Mais il s'agissait d'une génération d'images personnalisées. Il suffisait de soumettre une image, puis de modifier son apparence. On peut y ajouter de la neige, un chapeau pour un chien, il y avait plein de choses différentes à ce sujet. J'ai des tonnes d'exemples dans une vidéo en lien dans la description. NVIDIA, honnêtement, une fois cet outil sorti, je pense que ça pourrait l'être. Je ne dirais pas qu'il faut juste y ajouter Mid Journey, mais je suis presque sûr que Mid Journey va devoir travailler sur quelque chose comme ça, car cet outil était bien meilleur que tout ce que j'ai vu jusqu'à présent en matière de génération d'images et de personnalisation. C'était vraiment génial. Ensuite, bien sûr, nous avons sorti ce générateur de contenu IA incroyable pour YouTube. Et honnêtement, je trouve ça incroyable. Car c'est ce que j'utilise pour créer des vidéos, ce qui m'a permis de développer ma chaîne très, très rapidement. Donc, imaginons par exemple que du contenu IA soit publié lors du récent événement de Google. Je peux dire, ok, je veux faire une vidéo sur l'événement YouHo de Google en 2023. Il suffit de cliquer sur « Démarrer » et hop, j'obtiens une tonne d'informations instantanément. Vous voyez, ça me donne le titre, les mots-clés à inclure dans ma description, la description elle-même. Ensuite, ça me donne le script complet de la vidéo. Et bien sûr, je peux aller dans le chat. Il suffit de cliquer sur « Développer » pour obtenir plus d'informations. Et bien sûr, ça me donne aussi la voix-off. Ça va rapidement obtenir une voix-off IA que je pourrais simplement importer dans mon logiciel. Et puis, bien sûr, ça pourrait me donner des miniatures. Bien sûr, certaines de ces miniatures ne seront pas utilisées, mais je sais comment les concevoir. C'est vraiment génial. Ça va changer la donne, car je suis sûr qu'à l'avenir, ils ajouteront peut-être des fonctionnalités de création vidéo. Et si vous voulez essayer, ce n'est pas gratuit, mais ça ne coûte qu'un dollar. Donc, oui, le prix habituel de ce service d'IA est d'environ 39 dollars ou 79 dollars par mois. Les offres gratuites, comme 7 dollars et 50 cents, ne sont pas vraiment intéressantes. Ce sont celles qu'il faut utiliser, mais bien sûr, comme vous le savez, c'est assez cher. Du coup, comme je suis une chaîne d'IA, ils ont réussi à me proposer une offre exclusive où vous pouvez y accéder pour seulement un dollar, ce qui est vraiment génial. Je vous recommande donc de l'essayer, car même si vous ne souhaitez pas développer votre chaîne, c'est vraiment utile pour la création de contenu et pour explorer comment vous pouvez vous développer. Alors, n'hésitez pas à essayer. Ça m'a vraiment beaucoup aidé. Ma chaîne s'est développée plus vite que je ne l'aurais imaginé et ça m'a fait gagner des heures de recherche. Vous pouvez également voir ici qu'ils ont un coachie encore en version bêta qui effectue une grande partie du travail à votre place. C'est donc une fonctionnalité à essayer absolument. Et puis, bien sûr, Meta a présenté ImageBean. Pour être honnête, Meta est gravement sous-estimée. Tout le monde parle du chat GPT, de ce que fait Microsoft, et puis tout le monde parle de Google et de Beau. Et Meta prépare lentement une tempête de folie. Je peux vous garantir que vous n'en avez jamais entendu parler, et je vais publier une autre vidéo à ce sujet. Mais en gros, ce que nous avons ici, Cet image bind, un apprentissage holistique parié à baser sur 6 modalités. Et les 6 modalités que vous pouvez voir à l'écran sont la profondeur, la carte thermique, le texte, la conversion d'image en vidéo, l'audio, et je ne sais pas ce que c'est. Je suis vous. Je ne vais pas faire comme si je savais ce que c'est, mais je ne sais pas. Mais je peux vous expliquer certains aspects de ce processus, car c'est vraiment fascinant. Ils ont notamment expliqué comment, grâce à la récupération multimode, on peut obtenir différentes sources à partir de sources inexistantes. Par exemple, on peut générer de l'audio vers une image. On a les cris des pingouins, puis on obtient une image générée à partir de ces sons, ce qui est vraiment intéressant. Comme vous pouvez le voir ici à gauche, on a l'image et l'audio, puis on obtient une image récupérée. On obtient ainsi l'image d'un pigeon, puis, bien sûr, le bruit d'un moteur qui vrombit, et enfin, quelqu'un qui passe à côté de pigeon, ce qui est vraiment génial, car on obtient une perception différente en combinant les différentes modalités, ce qui produit un résultat différent, ce qui est vraiment incroyable. Je n'y avais pas vraiment pensé, car, comme vous le savez, si vous entendez un pigeon, puis un moteur, vous avez probablement instinctivement cette image en tête. Mais obtenir cette image récupérée uniquement à partir de deux sorties différentes est vraiment intéressant. Je pense donc que cela aura de nombreuses applications différentes, et il faut garder à l'esprit que Meta publie constamment de nouvelles choses, et la seule raison pour laquelle ce sujet n'est pas vraiment abordé, c'est que ce n'est pas suffisant pour faire une vidéo complète. Mais en combinant ces petits éléments, ça va être vraiment incroyable. Donc, oui, Meta fait des choses incroyables en matière d'IA. Des chercheurs du MIT ont appris à un chien robot à percevoir un monde en 3D grâce à une mémoire volumétrique neuronale. Cette technique permet au robot de monter des escaliers, de franchir des trous et de fonctionner de manière autonome grâce à un seul réseau neuronal. L'avantage de cette approche, c'est qu'elle rend le chien robot plus intelligent et plus efficace. Il peut donc prendre des décisions plus rapidement car il combine la perception du monde, la mémoire et la capacité à contrôler les mouvements en un seul système. Cela a pris tout le monde par surprise. Je vais faire une vidéo à ce sujet, il s'agissait de la première IA cyborg humaine, un robot complet. Comme vous le savez, de nombreuses entreprises travaillent actuellement sur la leur. Tesla travaille actuellement sur la leur. OpenAI travaille également sur la sienne, mais cette entreprise semble l'avoir fait. Il s'agit du premier robot humanoïde entièrement fonctionnel, propulsé par son propre système d'IA, appelé Phoenix. Je ne sais pas exactement de quoi il s'agit, s'il s'agit d'un modèle linguistique étendu, multimodal. On n'en a pas beaucoup parlé, mais une vidéo approfondie expliquera comment. Comme vous pouvez le voir ici, leur système d'IA, alimenté par le carbone, possède une intelligence quasi humaine. Ce qui sera intéressant, c'est de voir s'il y aura des tests en conditions réelles pour comparer la mobilité, la dextérité et toutes ces caractéristiques avec celles des robots Tesla et OpenAI qui sortiront cet été. Ce sera donc très intéressant de voir comment ils se comparent, car pour l'instant, nous n'en avons pas d'autres, et c'est le premier. C'est vraiment génial de la part de Sanctuary. Ensuite, bien sûr, nous avons une mise à jour majeure de Tesla, qui permet aux robots Tesla de marcher. Certes, c'est assez lent pour l'instant, mais comme vous le savez grâce à l'évolution de Boston Dynamics, les robots se déplaceront beaucoup plus vite avec le temps. Vous pouvez voir ici qu'ils expliquent comment ces robots travaillent sur un meilleur contrôle du couple et comment ils parviennent à un équilibre et à des mouvements si précis qu'on sait qu'on ne pourra même pas casser un œuf. Beaucoup de gens se disent, bon, ce n'est pas si fou que ça, mais sachez qu'il y a la découverte et la mémorisation de l'environnement. Vous allez voir comment il mémorise l'environnement dans son intégralité, ce qui signifie qu'il sera bien plus performant pour se déplacer dans certains endroits. C'est donc essentiel pour sa capacité à travailler dans un environnement, à identifier ce qui est présent et ce qui ne l'est pas, et bien sûr, à réagir aux changements. J'ai également trouvé intéressante la dextérité de leurs bras. On peut constater qu'ils sont capables d'effectuer certaines tâches avec succès. Ils sont capables de saisir certains objets avec des mouvements manuels et humains, ce qui est un point faible pour beaucoup de CIA. Voir quelque chose comme ça est assez impressionnant, et Tesla nous le prouve aussi. C'est quelque chose qui m'a surpris. C'était vraiment incroyable. Une entreprise japonaise a créé des cyborgs. On voit ici qu'il s'agit d'un ajout au corps humain, fonctionnant en synergie avec le système souhaité. Vous contrôlez ainsi quatre autres mains situées à l'arrière de votre dos. Ce système a été créé à l'université de Tokyo. Des chercheurs ont décidé de le faire et, en résumé, cela crée des cyborgs humains. Je ne sais pas s'ils prévoient de le lancer comme produit complet, mais c'est une exploration de ce qui pourrait arriver. Ce qui est également intéressant, c'est qu'OpenAI a ajouté des fonctionnalités intéressantes pour chat GPT, comme la navigation et des plugins. C'est une véritable révolution, car, comme vous le savez, l'une des principales limites de chat GPT résidait dans le fait que les données n'étaient disponibles que jusqu'en 2021. Grâce à ces plugins, vous pouvez utiliser certaines applications, par exemple prendre une réservation, exécuter certaines applications. Franchement, c'est vraiment très efficace. Je vous recommande donc de l'essayer. Accédez simplement à vos paramètres, accédez aux fonctionnalités bêta, puis vérifiez si vous avez accès à.