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Korben, roi d’internet, logo bébé avec des lunettes en mode thug life

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Si vous êtes fan de partage de fichiers P2P, ça devrait vous plaire. En effet, des chercheurs de l’université de technologie de Delft qui sont derrière le projet Tribler, ont développé un moteur de recherche torrent complètement décentralisé et alimenté par l’intelligence artificielle.

Bizarre non ?

Alors attention, on n’est pas encore au niveau de Google Search mais l’idée est de combiner les deux technologies : les modèles de langage (les fameux LLM) et la recherche décentralisée. Le principe ensuite, c’est que chaque pair du réseau héberge une partie du modèle de langage, qui peut alors être utilisé pour trouver du contenu à partir de requêtes en langage naturel.

Concrètement, le framework De-DSI (Decentralized Differentiable Search Index) utilise des modèles de langage décentralisés stockés par les pairs et chaque utilisateur peut ainsi contribuer à l’entraînement du modèle.

Côté recherche, les infos sont réparties sur plusieurs pairs, sans besoin de serveurs centraux, comma ça, quand vous lancez une requête, le système d’IA va chercher les meilleurs résultats en fonction des données partagées par les pairs. Chaque pair étant spécialisé dans un sous-ensemble d’infos, ce qui permet aux autres de récupérer le contenu le plus pertinent.

Les grands principes derrière tout ça :

  • La décentralisation : vous stockez et partagez vos propres données, sans passer par un serveur central
  • L’apprentissage automatique : les modèles de langage sont entraînés à partir des infos partagées par les pairs
  • La spécialisation : chaque pair gère un type d’infos, pour fournir les résultats les plus adaptés

Au final, ça donne une IA décentralisée et résiliente, capable de répondre à vos recherches sans serveurs centraux.

Genre, vous pourriez lui demander un truc du style « trouve-moi un lien magnet pour le documentaire sur The Pirate Bay », et hop, le système vous renverrait direct le bon lien, sans même citer le nom du doc. Ou encore « C’est quoi déjà l’adresse Bitcoin de Wikileaks ? ».

Bon pour l’instant, c’est encore un proof of concept et les chercheurs ont testé ça sur un petit dataset avec des URLs YouTube, des liens magnet et des adresses de wallet Bitcoin, mais l’idée, c’est de pouvoir retrouver n’importe quel type de contenu, juste en tapant une requête en français (ou une autre langue). Ce qui est cool aussi, c’est qu’en étant complètement décentralisé, ça empêche n’importe qui de contrôler le système ou de le censurer.

A terme, les chercheurs espèrent carrément développer un « cerveau global pour l’humanité ». Rien que ça. L’idée, c’est d’utiliser l’apprentissage décentralisé pour que la technologie profite au plus grand nombre, sans être contrôlée par les grosses entreprises ou les gouvernements. Comme ils le disent, « la bataille royale pour le contrôle d’Internet est en train de s’intensifier ». Et leur but, c’est de redonner le pouvoir aux citoyens, petit à petit.

En attendant, si vous voulez tester leur proof of concept, je vous mets le lien. Et si vous voulez en savoir plus sur le côté technique, vous pouvez checker leur papier de recherche.

Merci à Letsar pour l’info

Source

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Aujourd’hui, on va parler d’un truc qui s’appelle LSD, mais attention hein, je parle pas de votre dernière soirée chemsex hein… C’est plutôt un clone open-source de la commande ls en mode survitaminé ! Développé par la communauté et écrit en Rust, il rajoute plein de fonctionnalités hyper stylées comme les couleurs, les icônes, la vue en arbre, des options de formatage en pagaille…

L’idée vient du projet colorls qui est vraiment super aussi. Mais LSD pousse le délire encore plus loin. Déjà il est compatible avec quasi tous les OS : Linux, macOS, Windows, BSD, Android…

Et hyper simple à installer en plus… un petit

apt install lsd ou brew install lsd

et c’est réglé.

Ensuite il est ultra personnalisable. Vous pouvez faire votre thème de couleurs et d’icônes sur mesure juste en bidouillant des fichiers de config en yaml. Et il supporte les polices Nerd Font avec des glyphes spéciaux trop classes ! Bon faut avoir la bonne police installée sur son système et le terminal configuré, mais c’est pas bien compliqué. Et si vous êtes sur Putty ou Kitty, y’a des tweaks spécifiques à faire, mais c’est expliqué dans la doc.

Mais attendez c’est pas fini ! LSD gère aussi les liens symboliques, la récursion dans les sous-répertoires (avec une profondeur max en option), des raccourcis pour les tailles de fichiers plus lisibles, des indicateurs pour les exécutables, les dossiers, etc. Il peut même vous sortir des infos de git sur les fichiers de ton repo si vous activez l’option ! Et pleins d’autres trucs que j’ai même pas encore testés…

Depuis que je l’ai installé et que j’ai changé mon alias ls, je me régale à chaque fois que je liste un dossier. J’ai l’impression d’être dans un vaisseau spatial avec des néons partout ! Bon j’exagère à peine, mais franchement ça envoie du lourd.

Allez je vais pas tout vous spoiler non plus, je vous laisse le plaisir de découvrir LSD par vous-même et customiser votre expérience du terminal. Moi en tout cas je suis fan, et je dis pas ça parce que je plane ! 😄

Thx Lorenper pour l’outil !

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Attention, pépite de l’espace à vous faire découvrir aujourd’hui ! Ça s’appelle Durdraw et c’est un éditeur de folie pour créer de l’art ASCII, ANSI et Unicode dans votre terminal !

Imaginez pouvoir dessiner des animations old school avec une palette de 16 ou 256 couleurs, en mixant allègrement les caractères CP437 de l’époque MS-DOS avec de l’Unicode moderne. Le tout avec le support de thèmes customisés et de l’export en HTML et mIRC.

Si comme moi vous avez grandi avec des softs de légende comme TheDraw et PabloDraw, vous allez retrouver direct vos repères, mais avec la puissance et la souplesse du monde Unix en plus.

Durdraw est codé en Python donc pour l’installer c’est ultra simple, un petit coup de pip ou de git clone et vous êtes parés pour entrer dans la 4ème dimension de l’ANSI art 😎.

git clone https://github.com/moneamis/durdraw-demo

cd durdraw-demo

./setup.sh

durdraw -p demo.dur

Les devs ont même pensé à inclure une config d’exemple et des thèmes bien sentis pour pas être largué en arrivant. Une fois lancé, préparez-vous à entrer dans la matrice : ça fourmille de raccourcis clavier dans tous les sens pour éditer au caractère et à la couleur près. Les nostalgiques des BBS apprécieront les commandes à base d’échappement, pendant que les plus modernes pourront même utiliser la souris pour peaufiner leurs chef d’oeuvres.

Et là où Durdraw se pose, c’est qu’il gère les animations image par image avec un contrôle total du timing. Fini l’époque où on dépendait du débit du modem, maintenant on créé des petits flip book ASCII qui restent stables même quand on redimensionne le terminal à la volée. Ça c’est de la qualité mes p’tits potes !

Bon après faut pas se leurrer, Durdraw ne rendra pas votre minitel compatible avec Unreal Engine 5 hein. Mais entre nous, est-ce qu’on a vraiment besoin d’aller jusque là quand on peut déjà pousser l’art ANSI dans ses derniers retranchements ? En plus l’auteur est hyper réactif sur GitHub pour améliorer son bébé au fil des contributions. C’est ça aussi la magie de l’open-source !

Bref, foncez sur https://durdraw.org, et lâchez-vous dans les créations bien rétro !

Merci à Lorenper pour l’info.

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Vous avez une vieille vidéo toute pourrie, floue à souhait, qui date de Mathusalem et bien avec VideoGigaGAN d’Adobe, elle va se transformer en une magnifique séquence HD, avec des détails si nets que vous pourrez compter les poils de nez des gens qui sont dessus !

VideoGigaGAN est ce qu’on appelle un modèle d’IA génératif. En gros, ce machin est capable de deviner les détails manquants dans une vidéo pourrave pour la rendre méga classe. Les petits gars d’Adobe ont balancé des exemples sur leur GitHub et franchement, c’est impressionnant. On passe d’une vidéo degueulasse à un truc ultra net, avec des textures de peau hallucinantes et des détails de fou !

En plus, cette IA est capable d’upscaler les vidéos jusqu’à 8 fois leur résolution d’origine, par contre, faut pas s’emballer car pour le moment, c’est juste une démo de recherche et y’a pas encore de date de sortie officielle. Mais connaissant Adobe, y’a moyen que ça finisse dans Premiere Pro un de ces quatre. Je vais pouvoir améliorer mes vidéos tournées à l’époque au format 3GP \o/.

D’ici là, va falloir continuer à se taper des vidéos de chat toutes pixelisées sur les réseaux sociaux.

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Vous connaissez OpenELM ? Non, normal, ça vient de sortir. Et c’est une famille de modèles IA open-source made in Apple conçus pour tourner directement sur vos appareils, sans passer par le cloud. En gros, c’est de l’IA maison dans nos iPhone, iPad et Mac…etc.

OpenELM combine plusieurs modèles de langage naturel (LLMs) utilisant des algorithmes évolutionnistes qui exploitent les principes techniques suivants :

  1. Layer-wise scaling strategy : Cette stratégie consiste à allouer les paramètres dans les couches d’un modèle transformeur pour améliorer l’exactitude. Les modèles sont pré-alourés avec un budget de paramètres de 270 millions, 450 millions, 1,1 milliard et 3 milliards.
  2. Pré-entraînement : Les modèles ont été pré-entraînés à l’aide d’une combinaison de datasets, incluant une sous-ensemble de Dolma v1.6, RefinedWeb, deduplicated PILE et une sous-ensemble de RedPajama. Ce dataset contient environ 1,8 trillion de tokens.
  3. Evolutionary algorithms : Les algorithmes évolutionnistes sont utilisés pour combiner les modèles LLM et améliorer l’exactitude. Cela permet d’exploiter les forces combinées des modèles pré-alourés et d’améliorer leur précision.

Alors évidemment, Apple arrive un peu après la bataille dans l’IA, pendant que Microsoft et Google déboulent à fond la caisse. Mais bon, mieux vaut tard que jamais, et puis ils compensent avec du lourd, soit 8 modèles OpenELM au total, dont 4 pré-entraînés avec CoreNet et 4 fine-tunés. Et avec leur stratégie de scaling par couche ça optimise à fond l’allocation des paramètres.

Allez, je traduits… En gros, ça veut dire qu’ils sont hyper efficaces et précis. Prenez le modèle à 1 milliard de paramètres et bien bah il explose un modèle équivalent comme OLMo de 2,36% en précision, avec 2 fois moins de tokens en pré-entraînement. Et ce qui est top, c’est qu’Apple balance tout : code, logs d’entraînement, configuration…etc et pas juste le modèle final. Et vu qu’ils utilisent des datasets publics, c’est top en matière de transparence et vérification des biais.

En tout cas, une chose est sûre, avec OpenELM, Apple nous prouve qu’ils sont dans la course, et qu’ils comptent bien mettre le paquet sur l’IA

Et Merci à Letsar pour l’info, c’est lui qui m’a mis la puce à l’oreille sur OpenELM. Tu gères !

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