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An AGENTS.md for students
OpenAI submissions on math related topics
Now we have generative AI, which can also do this work. To a person who doesn’t care about the craft, some generated documentation or design elements are exactly the same as those handed over by a writer or designer. Someone, or something, else has done the work. However, machines don’t care. [...] Design systems and editorial style guides need people who care. They need people who care about the small details, who obsess over consistency. They need people who are willing to push back, and who are happy to say no to the endless requests to ignore the guidelines just this one time.
he problem for us is that it’s very difficult to demonstrate the impact of it until it’s gone
1) Quand un logiciel est opensource, vous pouvez accéder à son code source, le lire, le comprendre et le modifier (ces deux mots sont importants). Un modèle de LLM, ce sont des milliards de paramètres en virgule flottante que personne ne peut comprendre. Personne n'est capable de dire, par exemple, comment est encodé le concept de "pomme" dans un tel modèle. Et il est donc encore moins possible de le modifier.
2) Une LLM "opensource", c'est comme si je vous donnais un programme binaire déjà compilé (un .exe) en vous disant : "C'est opensource ! Il contient toutes les instructions en langage machine !" [et le reverse engineering est impossible] (À ce titre, Windows est opensource, hein.) Il serait plus juste de parler de modèles gratuits, mais c'est tout.
3) En plus de ne pas pouvoir les inspecter, vous n'avez aucune idée des données qui ont servi à entraîner ces modèles "opensource". Vous ne savez donc même pas ce qu'ils contiennent.
Comment arriver à générer autant d'ici 4 ans?
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Josh Comeau notes that with LLMs, "there’s no incentive for people to make high-quality free content."
[Rachel Andrew] reports that GenAI has broken the relationship between subject matter experts – the authors of the original draft – and editors who proof-read, fact-check and polish the article. LLMs output needs to be reviewed by people who deeply care about the end result.
Today, we often hear the word “democratize” from GenAI promoters, but it means the exact opposite. AI centralizes power and commodifies knowledge, instead of teaching skills and deep understanding.
RigSpark scores your hardware and gives every model a yes, slow or no verdict with estimated tok/s before you download. Then it verifies, serves and chats with your pick.
The source code is on Github.
des skills pour agents IA que Claude Code, Codex, Cursor ou Mistral Vibe peuvent consulter pour endosser le rôle d'expert-comptable, de contrôleur fiscal, de commissaire aux comptes, de fiscaliste, de notaire ou encore de syndic de copro.
Cela peut être utile.
The rewrite use FFI instead of a NodeJS subprocess. The rewrite occured component by component compared to Bun.
The agents used most of their time for reading and searching. It costs 120 000$ in tokens.
The rust version takes 55.3ms to create run on turn and dispose a client session; memory peak usage went from 1 383MB to 126 MB.
(from Let's get Rusty - AI loves rewriting codebases to Rust
Anthropic et OpenAI baissent leurs prix et, franchement, ce n’est pas une bonne nouvelle.
Ce n’est pas une preuve en soi, mais c’est un signal : si ces baisses ne viennent pas seulement de gains d’efficacité, elles montrent que la valeur créée ne suffit peut-être pas à soutenir les prix attendus. Même avec un marché concentré entre deux ou trois gros acteurs, les investissements restent difficiles à rentabiliser, alors que ces entreprises perdent déjà des milliards.
La bulle dépasse tout ce qui a existé par le passé, et on en est encore là.
Non, franchement, ce n’est pas une bonne nouvelle. On continue de courir vers le mur.
The AI websites are actually pretty slow, so does SPAs and the instability of big actors recently (GitHub)
Une application indique quand aérer son logement pendant la canicule, mais étant vibe-codé, le créateur ne sait pas sur quoi elle se base pour donner ses recommendations.