Un article sur l'utilisation de Cursor pour le développement.
Plusieurs exemples concret d'utilisation de Cursor en vidéo, je trouve ce format très bien d'ailleurs car cela donne des idées d'utilisation de l'outil.
Je suis 100% d'accord avec certaines de ses conclusions:
- j'utilise moins de lib externes car je peux recoder pleins d'utilitaires facilement avec l'aide du LLM
- cela me dérange moins de dupliquer du code car je sais que je peux refactor très rapidement et sans trop d'efforts plus tard
- je me dirige plus facilement vers des frameworks ou langages que je ne maitrise pas car le LLM génère une bonne partie du code pour moi
Les outils de GenAI pour le développement sont des précurseurs de l'écosystème en terme de profondeur des fonctionnalités, de gains de productivité et d'adoption.
Github Copilot existe depuis 2021 et à longtemps été l'application de GenAI la plus utilisée au monde avant de laisser cette place à ChatGPT.
Aujourd'hui, les outils GenAI pour développeurs sont impressionnants. Il devient de plus en plus difficile de s'en passer tant le gain de productivité est élevé !
OpenAI propose un pipeline complet de fine tuning directement depuis son API.
Cela permet de fine tuné un modèle depuis les input/output d'un plus grand modèle.
Concrètement, cela peut permettre de spécialiser GPT-4o-mini avec GPT-4o voir o1 pour avoir un modèle rapide et pas cher spécialisé sur une tâche précise.
C'est assez simple d'utilisation car directement intégré:
- on ajoute un paramètre
store: truelors des appels API pour créer un dataset - on crée la baseline d'évaluation du dataset avec le modèle
- on fine tune le plus petit modèle avec le dataset
- on évalue le modèle fine tuné avec le dataset par rapport à la baseline
Après 3 mois de bêta, OpenAI ouvre au grand publique la fonctionnalité de RAG à l'échelle d'internet de ChatGPT.
Cela fonctionne avec un nouveau type de crawler d'OpenAI qui récupère les info des pages web en permanence, comme ceux de Perplexity ou Google Search.
La recherche n'est pas faite avec un outil qui lit la page web à la demande comme c'était parfois le cas lors de requêtes.
Ils utilisent un modèle GPT-4o qu'ils ont fine tuné à partir de données générées par leur modèle o1.
C'est un concurrent directe à Perplexity qui était jusque là plutôt tranquille sur son segment.
Un Assistant capable de manipuler cette fois-ci des interfaces de téléphone mobile.
C'est une équipe d'Alibaba qui a réalisé ce projet.
Apple travaille aussi sur des sujets similaires avec son modèle Ferret-UI
Une solution qui permet de lire et découper des PDF avec un usage pensé pour le RAG.
Par exemple, ils vont inclure un résumé des tables en plus des données bruts.
Les chunks sur cette démo sont vraiment pas mal !
Les prix sont un peu cher par contre avec un prix d'entrée à 300$ pour 15 000 pages plutôt qu'un pay-as-you-go.
Sacré déclaration de la part de Google !
Si c'est vrai c'est énorme car ça a dû demander un gros travail d'évangélisation des équipes.
Personnellement ma stack c'est Cursor + Supermaven.
Impossible de se passer de Cursor et de son chat intégré avec Claude 3.5 Sonnet qui me génère une grande partie de mon code.
Je peux même lui donner un screenshot d'une maquette et il me génère les composants React.
Pour l'auto complétion, Supermaven est vraiment très agréable avec des suggestions ultra rapides et très bien contextualisées.
J'estime que ma productivité est multipliée par 2 en moyenne (ça dépend le type de tâches)
Le parlement européen choisi Claude pour développer son système de RAG interne sur ses archives.
C'est un choix étonnant étant donné que Claude est 1) un modèle fermé 2) un modèle américain 3) hébergé sur Amazon Bedrocks
C'est dommage je trouve quand on sait qu'on a justement besoin de filer un coup de pouce à notre industrie européenne de l'IA (Mistral pour ne citer qu'eux)
La recherche autour du watermarking de l'output des LLMs avance avec cet article publié dans Nature.
Concrètement ça va jouer avec les probabilités des mots générés afin de respecter un pattern qui sera ensuite utilisé pour détecter du contenu watermarké.
La nouveauté ici c'est qu'à priori cette technique ne nuit pas trop aux performances du LLM. (testé avec Gemini)
J'ai du mal à comprendre comment une contrainte aussi forte posée durant la génération ne peut pas impacter négativement les performances alors que rien qu'une sortie en JSON/XML/YAML à des effets
Dans cet article, les chercheurs détaillent plusieurs techniques intéressantes pour un RAG.
Ils utilisent une technique similaire à ce qu'on fait chez Didask avec une première étape qui consiste à extraire les informations pertinentes depuis de longs documents.
Cela permet d'avoir un document cohérent en matière brut plutôt que des chunks découpés arbitrairement dans le texte.
Ils vont ensuite évaluer la pertinence des informations extraites dans une deuxième étape qui utilise un CoT en 2 prompt:
- génération du raisonnement
- vérification de la pertinence du raisonnement
Une partie des prompts est donnée à la fin de l'article.
Une extension de la méthode de la chaine de pensée qui consiste à aussi fournir des exemples d'erreurs dans le prompt en plus des exemples de raisonnement correct.
Les performances sont sensiblement meilleures sur certains modèles: +4% sur Gemini Pro, 7% sur DeepSeek mais par contre sur GPT-4o-mini il n'y a aucune différence.
CoALA propose une méthode d'organisation des Assistants basée sur les sciences cognitives et notamment les différents types de mémoire à long terme:
- procédural: instructions générales de fonctionnement (les poids initiaux du LLM et le code métier de l'Assistant)
- sémantique: une base de connaissances
- épisodique: les actions passées
La mémoire à court terme (aussi appelée mémoire de travail) est elle représentée par le contenu du prompt utilisé pour répondre.
Ils décrivent notamment des actions internes qui devraient réaliser le LLM pour intéragir avec sa mémoire:
- retrieval: lire dans la mémoire long terme
- reasoning: mettre à jour la mémoire court terme de travail (le prompt)
- learning: écrire dans la mémoire long terme
On retrouve des idées utilisées par Generative Agents
Une simple application Electron pour essayer Claude 3.5 Sonnet avec ses capacités de manipulation d'interfaces graphiques
L'application prend des screenshots de l'écran afin de les envoyer à Claude et Claude répond avec des commandes pour bouger la souris (en x, y), cliquer ou remplir des champs textes.
C'est très lent (1 minute pour chercher et lancer une vidéo Youtube chez moi) mais ça reste quand même impressionnant de voir son ordinateur manipulé automatiquement à la suite d'une simple instruction.
Un autre framework pour faire des Assistant. Celui la est en Typescript vs Swarm de OpenAI en Python.
Ils ont choisi une approche plus classique dans laquelle on définit un "Agent" à qui on donne des outils pour répondre aux demandes.
Il n'y a pas de composition comme dans Swarm et donc pas de moyen de construire des applications agentiques spécialisées.
Comme d'habitude c'est peut-être bien pour expérimenter rapidement quelque chose mais je déconseille fortement de baser une production la dessus.
Microsoft publie un outil + modèle capable de découper un screenshot en zones d'intêret compréhensibles pour un LLM afin de pouvoir intéragir avec des applications.
Ils fournissent également un énorme jeu de données contenant des screenshots annotés avec des bounding boxes autour des éléments donc c'est une porte ouverte pour l'évaluation et l'entrainement d'autres modèles.
C'est dommage de ne pas l'avoir mesuré sur le benchmark de référence pour l'interaction avec un ordinateur (OS World) pour comparer les résultats avec ce que propose Claude par exemple
Vapi propose un système d'Assistant vocaux sur étagère.
L'Assistant peut de lui même transférer les appels vers un humain (fallback par exemple) mais on peut aussi lui fournir des outils personnalisés pour qu'il effectue d'autres actions (par exemple organiser un rendez-vous dans le calendrier)
On peut découper les conversations en blocs pour préciser des workflows de support par exemple.
Tous ce qu'il se passe dans la conversation peut être reçu côté serveur sous la forme d'évènements pour log ou déclencher des actions automatiquement.
Niveau pricing c'est très bien car ils font payer 5 centime la minute pour la voix et pour le reste on peut fournir ses propres clés d'API (OpenAI, Anthropic, etc)
Anthropic a sorti une mise à jour importante de Claude 3.5 Sonnet et il obtient des résultats impressionnant sur les benchmark !
Il dépasse GPT4-o sur la plupart des benchmarks existants et de loin mais c'est surtout sur la partie code qu'il réalise un exploit car il dépasse tous les autres modèles spécialisés sur le benchmark SWE-Bench avec 49% des tâches de réalisées.
La progression des modèles pour les tâches de programmation est vertigineuse, pour rappel en août le SOTA était Aider avec 19%
Personnellement, j'utilise uniquement Claude 3.5 Sonnet dans Cursor et c'est vrai qu'il y a une différence notable avec GPT-4o.
Un article qui propose d'intégrer des publicités dans les réponses des LLMs.
Par exemple, si vous recherchez un livre de science fiction similaire à un que vous avez aimé, le LLM vous proposera un nouveau livre ainsi qu'un lien vers un site de vente de ligne pour l'acheter.
Le système utiliserait un système type RAG pour intégrer des instructions spécifiques de publicité dans la réponse du LLM.
Autant ce genre de système pourrait apparaitre dans les applications finales comme ChatGPT, autant cela parait difficile de faire utiliser une API incluant de la publicité à un client qui intègre de la GenAI dans son produit.
Je serais assez frileux d'utiliser ce système, même si l'API était gratuite car cela introduit encore plus imprédictibilité des résultats à cause de l'injection d'instructions potentiellement différentes à chaque utilisation.
Pour des cas d'usage très simple cela serait moins problématique mais dans des workflows LLM un peu complexe cela peut avoir des effets très dur à contrôler.
Anthropic propose un environnement permettant à Claude 3.5 Sonnet de manipuler directement la souris et le clavier d'un environnement de bureau.
Ils ont appris à Claude à analyser les images et à compter les pixels entre la position actuelle du curseur et l'endroit ou il devrait se trouver pour accomplir la tâche.
Le modèle obtient 15% sur le benchmark OS World qui mesure les capacités des modèles à réaliser des tâches dans un environnement de bureau.
Le podium est toujours à Agent S avec 20% mais on reste loin de la moyenne d'un utilisateur humain qui est de 77%.
Agent.exe est une application Macos poqui permet de tester ces capacités
Un nouveau benchmark qui se concentre sur la résolution de problèmes mathématiques de niveau d'olympiades (compétitions internationales)
Le classement est dominé de très loin par o1 d'OpenAI avec 60% pour o1-mini et 52% pour o1-preview.
Les résultats suivants sont 36% pour Qwen2.5-MATH-72b-instruct (un modèle spécialisé en math donc), GPT-4o est à 30% et Claude 3.5 Sonnet à 26%.
Sans surprise, le modèle o1 avec sa chaine de pensée interne remporte la palme.
C'est assez étrange de voir o1-mini devant o1-preview d'ailleurs.
Agent S est un framework d'Agent conçu spécialement pour interagir avec un ordinateur comme un humain.
Il est capable de comprendre et manipuler des interfaces pour réaliser des tâches.
Il s'appuie sur un outil permettant de manipuler les interfaces au clique mais aussi de la recherche en ligne et une mémoire des actions réalisées précédemment.