Une réaction d'Arthur Perret, en anglais, aux conseils d'utilisation de ChatGPT par OpenIA. Pas toujours complètement convaincu par l'argumentation, mais je partage l'idée de fond: étudier, c'est apprendre, notamment à penser en dehors des cadres imposés, c'est mettre en question, du moins ça devrait. C'est apprendre à apprendre et penser d'autres possibles.
Renforce mon idée que les LLM ou les modèles de diffusion sont des outils de dépossession, ou plutôt d'appropriation, une extension des enclosures.
Mise à jour : l'auteur a publié une version en français. https://www.arthurperret.fr/blog/2024-11-15-guide-etudiant-ne-pas-ecrire-avec-chatgpt.html
Un livre en anglais pour mieux comprendre l'apprentissage machine et se reposer de la vague de bullshit au sujet de l' « AI ».
Le livre est au format PDF, adapté à la lecture sur petit écran. Choix singulier, mais intéressant.
Projet d'Atlas de l'usage du machine learning en Suisse par une ONG qui observe le sujet. Il s'agit bien entendu des projets connus. On peut constater que c'est une prolifération plutôt sauvage et l'encadrement juridique ne semble pas poser trop de problème.
IBM 'libère' systemML :
SystemML provides declarative large-scale machine learning (ML) that aims at flexible specification of ML algorithms and automatic generation of hybrid runtime plans ranging from single node, in-memory computations, to distributed computations on Apache Hadoop and Apache Spark.