Tutoriels sur l'IA

Découvrez comment les Vision Transformers (ViT) exploitent les embeddings de patches et l'auto-attention pour surpasser les CNN dans la classification d'images moderne. Ce tutoriel approfondi détaille l'architecture ViT, propose du code Python pas à pas et indique quand choisir les ViT pour des projets de vision par ordinateur en conditions réelles.

Gemini désigne une famille de LLM multimodaux capables de comprendre des textes, des images, des vidéos et de l’audio. Il serait aussi en mesure d’exécuter des tâches complexes en mathématiques et en physique, ainsi que de générer du code de haute qualité dans plusieurs langages de programmation.

Découvrez tout sur Zephyr-7B : son entraînement, comment y accéder, et comment l’affiner sur une base de données personnalisée en utilisant les GPU gratuits de Kaggle.

Découvrez le rôle clé de l’annotation de données en IA : définition, utilité, techniques, défis et bonnes pratiques.

Un guide pratique pour implémenter le nouveau standard WebMCP de Chrome pour l'interface des agents, avec HTML, JavaScript, des modèles de sécurité et des workflows de test.

Apprenez à concevoir et à entretenir un fichier CLAUDE.md allégé, afin que Claude Code suive systématiquement les règles, conventions et workflows de votre projet à chaque session.

La plupart des LLM open source souffrent d’un gros point faible : une longueur de contexte réduite. Or, comme la longueur de contexte est la « mémoire » des LLM, ce problème doit être traité d’urgence. C’est précisément ce que propose Salesforce XGen 7B : une fenêtre de 8 000 jetons. Cet article est un tutoriel pour l’utiliser et l’affiner.

Le zero-shot prompting est une technique où un modèle d’IA reçoit une tâche ou une question sans exemples préalables ni entraînement spécifique, et s’appuie sur ses connaissances préexistantes pour générer une réponse.

Apprenez à configurer l’extension Kimi pour navigateur avec Kimi Work et Kimi Code CLI, puis lancez une recherche produit pour extraire des résultats structurés depuis un site web.

Le flow matching entraîne des modèles génératifs à transformer le bruit en données en apprenant un champ vectoriel qui déplace les échantillons le long d’une trajectoire probabiliste choisie — le même principe qui sous-tend les continuous normalizing flows et les modèles de diffusion modernes.

Découvrez ce que signifie la RSI en IA, comment les systèmes actuels peuvent aider à développer une meilleure IA, où en sont les modèles aujourd’hui et pourquoi ce concept compte pour les capacités et la sécurité de l’IA.

Le deep RL marie la boucle d’essais-erreurs de l’AR avec des réseaux de neurones capables de généraliser sur d’immenses espaces d’états.