sagesse

Quand nous montrons notre respect aux choses vivantes, elles répondent avec le respect pour nous.

Auteur: Proverbe amérindien

Info: dicton arapaho

[ nature ] [ harmonie ]

rapports humains

Ne juge jamais personne selon les opinions d'autrui. Nous avons tous des faces différentes que nous montrons à des personnes différentes.

Auteur: Susann Jacqueline

Info: Valley of the dolls

[ relatifs ] [ sagesse ]

harangue

Montrons auy romains qu'ils ne sont que des lièvres et des renards, qui entreprennent de commander à des chiens et à des loups.

Auteur: Boadicée Boudicca

Info:

[ exhortation guerrière ]

perdu

Qu'est-ce que la vérité ? - Nous sommes de pauvres esquifs qui ramons sur la mer sans fin. Nous montrons quelque reflet de lumière sur la vague brisée, et nous disons : C'est la vérité.

Auteur: Sainte-Beuve Charles-Augustin

Info: Pensées et maximes, p.129, Grasset 1954

[ dérision ]

ego

Nous avons trois visages : la premier, nous le présentons au monde. Le deuxième, nous le montrons à nos proches et notre famille. Le troisième, nous ne le montrons jamais. Il est la réflexion la plus authentique de qui nous sommes.

Auteur: Internet

Info: sagesse japonaise

[ moi ] [ je ] [ triade ]

décolonisation

Les colons ont coutume de dire que ce sont eux qui nous ont fait entrer dans l'histoire : aujourd'hui nous montrons qu'il n'en est rien. Ils nous ont fait quitter l'histoire, notre histoire, pour les suivre, tout à l'arrière, pour être à la traine du progrès de leur histoire.

Auteur: Amilcar Cabral Abel Djassi

Info: Return to the Source: Selected Speeches of Amilcar Cabral

[ libération ]

abrutissement

Reste à savoir si c'est l'école qui a tort, ou une société qui perd chaque jour davantage le sens de sa fonction. En posant le problème de l'enfant créateur, nous nous trompons de sujet : car c'est nous-mêmes devenus consommateurs effrénés, qui nous montrons de moins en moins capables de création.

Auteur: Lévi-Strauss Claude

Info: Le regard éloigné, Plon, 1983

dépassement

- Ça me rappelle une nouvelle de Flannery O’Connor. Une vieille dame égoïste est sur le point d’être tuée par un criminel en cavale. Au moment où il épaule son arme, elle tend la main pour le réconforter. Et O’Connor dit quelque chose du genre : C’est dommage que nous ne puissions pas mourir tout le temps, parce que c’est à ce moment-là que nous montrons le meilleur de nous-mêmes.

Auteur: Lamb Wally

Info: Le chagrin et la grâce

intelligence artificielle

Nous présentons GAIA, un benchmark pour les assistants généraux d'IA qui, s'il était résolu, représenterait une étape importante dans la recherche sur l'IA. GAIA propose des questions du monde réel qui requièrent un ensemble d'aptitudes fondamentales telles que le raisonnement, la gestion de la multi-modalité, la navigation sur Internet et, de manière générale, la maîtrise de l'utilisation d'outils.

Les questions de GAIA sont conceptuellement simples pour les humains mais difficiles pour les IA les plus avancées : nous montrons que les répondants humains obtiennent 92 % contre 15 % pour GPT-4 équipé de plugins. Cette disparité de performance notable contraste avec la tendance récente des LLM (grands modèles de langage) à surpasser les humains sur des tâches nécessitant des compétences professionnelles, par exemple en droit ou en chimie.

La philosophie de GAIA s'écarte de la tendance actuelle des tests d'IA qui suggèrent de cibler des tâches de plus en plus difficiles pour les humains. Nous postulons que l'avènement de l'intelligence artificielle générale (AGI) dépend de la capacité d'un système à faire preuve d'une robustesse similaire à celle de l'homme moyen sur de telles questions.

En utilisant la méthodologie de GAIA, nous avons conçu 466 questions et leurs réponses. Nous publions nos questions tout en conservant les réponses à 300 d'entre elles afin d'alimenter un tableau de classement disponible à cette URL.

Auteur: Internet

Info: GAIA : une référence pour les assistants généraux d'IA Grégoire Mialon, Clémentine Fourrier, Craig Swift, Thomas Wolf, Yann LeCun, Thomas Scialom. Nov 2023 . Thèmes : Calcul et langage (cs.CL) ; Intelligence artificielle (cs.AI) Citer comme suit : arXiv:2311.12983 [cs.CL] (ou arXiv:2311.12983v1 [cs.CL] pour cette version

[ homme-machine ] [ machine-homme ]

cosmologie

Notre détecteur de nouvelle physique par réseau neuronal (NNPhD) à automatiquement découvert Neptune à partir de données sur l'orbite d'Uranus. Il décèle aussi le rayonnement gravitationnel à partir de données sur les étoiles à neutrons. Le Machine Learning a un grand potentiel pour la recherche en physique ! 

(La conservation de l'énergie est un principe de base de la physique. Sa rupture implique souvent une nouvelle physique. Cet article présente une méthode de découverte de "nouvelle physique" basée sur des données. Plus précisément : étant donnée une trajectoire régie par des forces inconnues, notre détecteur neuronal de nouvelle physique (NNPhD) vise à déceler une nouvelle physique en décomposant le champ de force en composantes conservatives et non conservatives,  représentées respectivement par un réseau neuronal lagrangien (LNN) et un réseau neuronal sans contrainte, entraînés à minimiser l'erreur de récupération de force, plus une constante de  λ  fois la magnitude de la force non-conservatrice prédite. Nous montrons qu'une transition de phase se produit à   λ  =  1, de manière universelle pour des forces arbitraires. Nous démontrons que la NNPhD détecte avec succès une nouvelle physique via de ludiques expériences numériques, redécouvrant la friction à partir d'un double pendule amorti, Neptune à partir de l'orbite d'Uranus, et les ondes gravitationnelles à partir d'une orbite en spirale. Nous montrons également comment le NNPhD couplé à un intégrateur surpasse à la fois un LNN et un réseau neuronal sans contrainte, pour ce qui est de prédire l'avenir d'un double pendule amorti.)

Auteur: Tegmark Max

Info: Sur son fil FB, 24 déc 2021. En collaboration avec Ziming Liu, Bohan Wang, Qi Meng, Wei Chen et Tie-Yan Liu. Phys. Rev. E 104, 055302

[ pesanteur ] [ interactions ]