Anthropic adapte son modèle Mythos pour les opérations cyber offensives de la NSA
Anthropic aurait déployé une demi-douzaine d'ingénieurs à la NSA pour adapter son modèle Mythos à des opérations cyber offensives contre la Chine et l'Iran
Publié 3h·1 média·Important
≈ 26s
📋 Le fait
Le modèle serait capable de faciliter des intrusions dans des réseaux étrangers
Les restrictions d'Anthropic sur l'utilisation de l'IA (surveillance de masse) s'appliquent explicitement uniquement aux citoyens américains
Microsoft a entraîné ses modèles MAI sur des données web non licensées
🟢 2h· 1 source
ActifImportant
Microsoft affirme utiliser uniquement des données « commercialement licensées et de qualité entreprise » pour ses modèles MAI, mais a en réalité entrainé sur des données web non licensées comme Common Crawl
Lire la suiteReplier▾
Microsoft affirme utiliser uniquement des données « commercialement licensées et de qualité entreprise » pour ses modèles MAI, mais a en réalité entrainé sur des données web non licensées comme Common Crawl
Contrairement à ses promesses de différenciation, l'approche de Microsoft rejoint celle des autres labs IA : s'appuyer sur l'interprétation de la fair use et reporter la responsabilité du blocage sur les propriétaires de sites
ChatGPT améliore sa mémoire utilisateur avec des profils narratifs
🟡 21h· 1 source
En évolutionImportant
OpenAI déploie un système de mémoire « Dreaming » amélioré qui construit des profils utilisateur cohérents à partir des conversations plutôt que de sauvegarder des points isolés.
Lire la suiteReplier▾
OpenAI déploie un système de mémoire « Dreaming » amélioré qui construit des profils utilisateur cohérents à partir des conversations plutôt que de sauvegarder des points isolés.
Le taux de rétention d'informations à jour passe de 52,2 % à 75,1 %, selon OpenAI.
Les entreprises ratent leurs objectifs d'économies IA faute d'automatisation réelle
🟡 22h· 1 source
En évolutionImportant
Selon une étude Bain sur 951 entreprises, 40% réalisent moins de 10% d'économies IA alors qu'elles visant 11-20%
Lire la suiteReplier▾
Selon une étude Bain sur 951 entreprises, 40% réalisent moins de 10% d'économies IA alors qu'elles visant 11-20%
Le fossé entre projections et résultats s'explique par l'absence d'agents IA véritablement autonomes : seuls 7% en déploient, contrairement aux hypothèses des business cases