Un outil pour générer des composants frontend à partir de prompt
Un langage SQL-like pour manipuler des LLM
Stablitity AI se lance dans la génération d'audio.
Des musiques mais aussi des sons d'ambiance !
Un LLM open-source du niveau de Llama 2 qui obtient une vitesse d'inférence (génération de token) 15x supérieure!
Un service pour créer des clips vidéo facilement.
Ils proposent notamment de traduire dans n'importe quelle langue en gardant la même voix + le mouvement des lèvres
Un agent LLM dans le terminal qui peut contrôler votre ordinateur, executer du code, naviguer sur internet etc.
Un plugin vscode qui assiste dans la création de tests avec de L'IA générative.
Un modèle de reflexion utilisant des LLM en plusieurs étapes pour arriver à une conclusion.
ça résume également les autres techniques, Chain of Thought, Tree of Thought, etc
Un service de review de PR avec un LLM.
ça fait un résumé des changements de chaque fichier de la PR mais aussi des conseils sur le code modifié
Testé sur 2 PR
Analyse intéressante du scaling des modèles d'IA
Un agent Minecraft utilisant GPT qui est capable d'apprendre de nouvelles compétences en générant et sauvegardant du code utilisé ensuite pour manipuler le jeu.
Les compétences sont sauvegardés dans une base de données vectorielle
Pleins de projets autour de l'écosystème de LangChain.
Une véritable mine d'or
Un éditeur basé sur VSCode qui intègre GPT pour tout un tas de tâches comme le refactor, l'interrogation de la base de code, le debug.
On peut mettre sa propre clé OpenAI
Un outil pour Github qui permet de réduire la dette technique automatiquement en faisant des propositions comme convertir en Typescript, découper en modules, etc
Une liste de ressources pour comprendre le fonctionnement des LLMs
Un LLM spécialisé dans la génération de code, c'est complètement Open Source.
Par contre la fenêtre de contexte n'est que de 2048 tokens ce qui est peu comparé à GPT3.5 et 4 (16K et 8K tokens)
Une variante de face swap qui fonctionne uniquement avec une seule photo au lieu d'avoir besoin d'un ensemble de photo pour entrainer un modèle.
Une utilisation de réseaux de neurones par Nvidia pour générer des zones entières en 3D depuis une capture vidéo.
Une lib Python pour formater correctement le texte généré par les LLM
Les conclusions de l'études c'est que tous les types de captcha sont résolu plus facilement et plus rapidement par des IA que des humains.
Captcha type | Human time | Human accuracy | Bot time | Bot accuracy |
---|---|---|---|---|
reCAPTCHA click | 3.1-4.9 | 71-85% | 1.4 | 100% |
Distorted text | 9-15.3 | 50-84% | <1 | 99.8% |
reCAPTCHA image | 15-26 | 81% | 17.5 | 85% |
hCAPTCHA | 18-32 | 71-81% | 14.9 | 98% |