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Comment l'IA aide à trouver des traitements différents pour la dépression
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Aujourd’hui dans Money Prompt AI
⚡️ Tout ce que vous devez savoir aujourd'hui
🔋 Une nouvelle approche pourrait rendre l'entraînement de l'IA beaucoup plus efficace
🚀 Tutoriel : Comment créer des tableaux de bord d'apprentissage à partir de travaux de recherche ?
😥 Une étude alimentée par l'IA suggère qu'il existe six nuances de dépression
🛠️ 5 outils IA pour décupler votre productivité
🔐 Le prompt de la semaine
🖼️ Les images générées par l’IA
ACTUALITÉS IA
Tout ce que vous devez savoir aujourd'hui
Équipe AI : Au moins cinq cadres supérieurs d'Adept, une entreprise développant des agents autonomes d'IA, rejoignent une équipe chez Amazon dédiée à la construction de l'IA générale artificielle (AGI).
Évolution de l'investissement : La plateforme de trading Robinhood a acquis Pluto Capital dans le but d'intégrer davantage de fonctionnalités analytiques alimentées par l'IA dans son application d'investissement populaire.
Papillon social : Character AI — une plateforme permettant aux utilisateurs d'interagir avec des avatars historiques et fictifs — envisagerait des accords avec Google et Meta, qui souhaitent accéder au modèle d'IA propriétaire de l'entreprise.
Concurrence féroce : Les entreprises chinoises, notamment Alibaba, ont pris la plupart des premières places sur le nouveau tableau de bord des LLM ouverts de Hugging Face, tandis que les modèles américains comme le Llama-3 de Meta commencent à prendre du retard.
Passer le paywall : Le chatbot Poe de Quora pourrait contourner les paywalls des journaux en convertissant les articles en fichiers HTML. Cette astuce a irrité les médias qui dépendent des abonnements pour leurs revenus.
😄 Fun Fact : Un cadre publicitaire en Italie a utilisé la nouvelle Dream Machine de Luma AI pour convertir des publicités emblématiques en vidéos. Les publicités vintage comprennent des riffs sur l'annonce "Soup on the Rocks" de Campbell en 1962 et l'annonce "Test Drive a Macintosh" d'Apple en 1984.
Une nouvelle approche pourrait rendre l'entraînement de l'IA beaucoup plus efficace
D'ici 2027, l'industrie de l'IA devrait consommer à peu près la même quantité d'énergie chaque année que les Pays-Bas. Les utilisateurs ne sont pas non plus en reste : une session typique avec ChatGPT peut nécessiter jusqu'à 500 millilitres d'eau, souvent utilisée pour refroidir les centres de données.
Pour résoudre ce problème, Microsoft travaille sur la technologie de fusion atomique, tandis qu'Alphabet finance des projets visant à creuser à des milliers de pieds de profondeur à la recherche d'énergie géothermique. Mais les environnementalistes disent que ces efforts ont peu de chances de réussir, du moins dans les prochaines années.
Une approche plus durable pourrait impliquer de changer la façon dont les modèles d'IA fonctionnent en premier lieu. Des chercheurs de l'Université de Californie à Santa Cruz viennent de révéler une méthode prometteuse qui pourrait transformer la manière dont les entreprises d'IA entraînent leurs LLM.
Voici comment cela fonctionne : la plupart des modèles actuels reposent sur un processus énergivore appelé multiplication de matrices (MatMul), qui, comme son nom l'indique, consiste à multiplier des nombres à travers plusieurs couches d'un réseau. Souvent, ces nombres ont des décimales, rendant chaque étape du processus plus compliquée à calculer.
Mais les informaticiens de Santa Cruz ont trouvé un moyen de convertir ces nombres en valeurs ternaires. (Au lieu du binaire, qui utilise 0 et 1, le ternaire ajoute également -1.) Cela rend chaque calcul beaucoup plus facile, car l'ordinateur ne traite que trois options à la fois et peut les additionner au lieu de les multiplier.
Combien d'énergie cette approche peut-elle économiser ? Les chercheurs ont déclaré qu'ils ont pu faire fonctionner un modèle de type Llama-2 à l'échelle d'un milliard de paramètres avec seulement 13 watts de puissance, soit l'équivalent d'une ampoule LED. Ils ont réussi à le faire sans perte significative de performance.
Des entreprises technologiques comme OpenAI passent déjà à des modèles de trillions de paramètres, avec lesquels cette approche n'est pas encore compatible. Cependant, les chercheurs affirment qu'ils pourront augmenter l'échelle de leur méthode, et qu'elle peut même être adaptée au matériel que les entreprises d'IA possèdent déjà.
L’IA AU TRAVAIL
Comment créer des tableaux de bord d'apprentissage à partir de travaux de recherche ?
Source: @Saboo_Shubham_ sur X
Allez sur le site de Claude et connectez-vous.
Assurez-vous de sélectionner Claude 3.5 Sonnet comme votre modèle.
Téléchargez votre travail de recherche et utilisez le prompt suivant :
Créez un tableau de bord interactif et détaillé pour présenter les enseignements de ce travail de recherche. Faites en sorte qu'il soit esthétique et professionnel.
Affinez votre prompt si nécessaire. Attendez quelques secondes et c'est terminé.
L’IA & LE PROGRES
Une étude alimentée par l'IA suggère qu'il existe six nuances de dépression
Selon un sondage Gallup de 2023, 29 % des Américains ont reçu un diagnostic de dépression à un moment donné de leur vie. C'est un record historique — en hausse de 10 points par rapport à 2015. Cependant, les maladies mentales peuvent être difficiles à traiter car tout le monde ne les vit pas de la même manière.
Les neurologues pensent qu'il existe certains circuits dans le cerveau qui correspondent à la dépression. Une équipe de chercheurs de Stanford, Yale et d'autres institutions ont réalisé des scans sur 800 personnes, chacune souffrant de dépression ou d'anxiété, pour voir s'ils pouvaient repérer des différences dans l'activité cérébrale des participants. Ils ont ensuite alimenté les données dans un algorithme d'apprentissage automatique, qui a identifié six sous-types distincts.
Les personnes présentant une activité cérébrale hyperactive étaient plus susceptibles de répondre positivement aux antidépresseurs. En revanche, les personnes dont le cerveau était plus actif au repos trouvaient la thérapie par la parole plus efficace. Les images cérébrales d'un autre groupe ressemblaient à celles de personnes sans dépression, ce qui suggère que nous avons encore beaucoup à découvrir sur ce trouble.
Leanne Williams, l'auteur principal de l'étude, a perdu son partenaire à cause de la dépression en 2015. Elle a déclaré que cette nouvelle classification pourrait aider les patients à déterminer le meilleur traitement dès le début, au lieu de passer des années à tâtonner : « En essence, c'est une démonstration d'une approche de la médecine personnalisée pour la santé mentale basée sur des mesures objectives de la fonction cérébrale. »
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Source : Reddit user u/Zodiatron sur Midjourney
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