Le navigateur Opera qui avait la côte au début des années 2010, notamment sur mobile, ne serait plus que l'ombre de lui même.
Pire que ça, il est à fuir avec des dérives inquiétantes depuis son rachat par des entreprises chinoises avec notamment application de prêt à des taux >500% dans les pays en voie de développement.
Les biais des LLMs peuvent être très marqués et avoir des conséquences en fonction de l'utilisation faite du LLM.
Un outil Open Source pour créer des pages de suivi du status des services.
Un modèle de type Transformers développé par Google pour résoudre des problèmes de géométrie.
Le modèle à résolu 25 problèmes sur 30, une personne ayant une médaille d'or en résout en moyenne 25.9.
Il est possible d'inclure du Javascript dans une image SVG. Si elle est ouverte directement alors le Javascript sera exécuté
Une solution de génération de code qui s'inspire grandement de AlphaCode de Google.
Les problèmes sont des exercices de code (code contest), ce sont des problèmes d'algorithmie ayant peu de rapport avec le quotidien d'un développeur.
Fonctionnement:
- génération de tests supplémentaires
- génération de solutions possibles
- exécution de chaque solution
- correction éventuelle
C'est plus ou moins du bruteforce
Un article très intéressant sur l'écosystème des LLMs.
Il parle notamment des 5 types de frameworks:
- Open Ended (AutoGPT, AutoGen): résoudre des problèmes généraux et complexes de manière quasi autonome
- Compilation Driven (DSPy): génération de chaines de prompts à partir de schéma contraints sur les entrées et sorties
- Prompt Engineering Utils (Langchain, LlamaIndex): template de prompt, parsing, embeddings retrieval
- Schema Driven Generation (Langchain, LlamaIndex, Marvin): forcer la génération à respecter un schéma précis pour le parsing
- Controlled Generation (Outline, LMQL): contraindre le LLM à satisfaire un format et d'autres contraintes
Un excellent cas d'usage d'un LLM pour de la relation client.
Les 5 comportements qu'ils ont prévu:
- rédiger une synthèse des échanges avec le client
- résumer les feedbacks positifs émis par le client
- faire émerger des problèmes récurrents
- analyser le niveau d’implication des stakeholders
- détecter des opportunités d’upsell
Pinecone propose un RAG sur étagère avec ingestion de données puis conversation en quelques commandes depuis un terminal.
Sous le capot ça va ingérer les données d'un répertoire dans Pinecone (embeddings OpenAI ou autre) et permettre de les utiliser dans un RAG conversationnel.
L'outil expose aussi un serveur d'API pour une intégration dans une application.
Le mainteneur de CURL n'en peut plus des personnes qui postent des rapports de sécurité généré par IA ou le programme a complètement halluciné.
En plus ces personnes répondent aux commentaires avec une IA également ce qui donne des conversations lunaires.
Un modèle pour enlever le flou des vidéos.
Une application d'observabilité des performances et du fonctionnement des applications utilisant des LLMs.
La solution de Langfuse est beaucoup plus complète pour l'instant.
Une lib qui permet d'enregistrer et de rejouer les sessions navigateur.
Voir aussi https://github.com/openreplay/openreplay
L'histoire d'un développeur frustré du temps de chargement de GTA Online qui l'a examiné en détails pour se rendre compte que le parsing JSON était fait d'une très mauvaise manière.
Décompilation, inspection de la mémoire, hook DLL, du très beau hacking :D
La bataille juridique continue pour la rétribution des créateurs de contenu (visuel ou textuel) qui est ensuite utilisé pour entrainer des IA.
En gros OpenAI demande une exception pour l'entrainement des modèles d'IA même si ceux-ci sont capables de reproduire des scènes ou textes sous droits d'auteurs.
Un outil qui permet de brancher des LLM (Assistant GPT, LLM custom, etc) à des interfaces comme Slack ou Discord.
C'est parfait pour essayer rapidement d'intégrer des Assistant dans des process d'entreprise par exemple.
Un article qui résume assez bien tout ce qu'on a autour des Web Performance, ces métriques utilisées (entre autre) par Google pour mesurer la performance des sites web.
A part Google, il existe plusieurs outils en SaaS ou open source pour mesurer ces métriques soit même en vu de les améliorer.
Groq propose une technologie pour accélérer la vitesse d'inférence des LLMs.
Le résultat est impressionnant, ils arrivent à générer plus de 300 tokens/seconde avec Llama 2 70B.
- Il faut 8 GPU A100 à 30$ de l'heure chez Amazon pour arriver au même résultat
- la génération est de 35 tokens/seconde sur le GPU d'un particulier (Nvidia 4090)
Le moteur qu'il utilise s'appelle Groq LPU. Je suppose qu'ils utilisent la quantization et d'autres techniques comme PowerInfer
Ils développent aussi leur propre hardware, ce sont des puces spécialisés dans l'inférence.
Les opérations couteuses comme les multiplications de matrice sont gravés directement dans le silicium ce qui multiplie la vitesse par plusieurs ordres de grandeur.
Après les TPU de Google et les NPU de Microsoft, Groq propose une alternative hardware crédible sur un marché très dur à adresser.
Un LLM qui met l'accent sur la qualité de la conversation de la même manière qu'un humain.
Notamment il va très souvent relancer l'utilisateur avec des questions pour explorer en profondeur les sujets proposés.
Une extension basée sur Ublock Origin qui clique automatiquement sur les pubs bloquées pour coûter de l'argent aux annonceurs et fausser les statistiques.