En mars 2026, nous rencontrons Seonghyun Kim pour la première fois depuis longtemps pour parler des changements intervenus dans l'industrie de l'IA au cours des deux derniers mois et des perspectives d'avenir. Grâce au rapport GLM 5, nous confirmons que le RL reste une méthodologie essentielle pour le développement de modèles et analysons que les problèmes de mise à l'échelle environnementale constitueront un goulot d'étranglement clé qui déterminera la trajectoire de développement future. S'en tenir aux bases de bonnes données et d'infrastructures stables plutôt qu'à des recettes secrètes est la clé de l'époque actuelle, et cela couvre un large éventail de sujets, y compris le développement dialectique de modèles et d'exploits, les possibilités d'apprentissage continu et les difficultés de prédire l'avenir dans le « brouillard du progrès ». 00:00:00 Ouverture 00:01:17 Pourquoi il est difficile de parler uniquement de « technologie » 00:02:23 Rapport GLM 5 et innovation technologique centrée sur RL 00:03:40 La seconde moitié de Yao Shunyu : la clé de réponse à RL 00:05:16 Existe-t-il une recette secrète 00:07:14 L'ère des fondamentaux : données et sens du produit 00:10:19 Impact social croissant de l'IA 00:12:21 Brouillard de progrès : une structure qui rend difficile la prévision de l'avenir 00:15:15 Mise à l'échelle environnementale : goulot d'étranglement de l'agent RL 00:23:36 Mots clés en 2026 : percée du RL 00:25:25 Différence de tendance du modèle : pré-formation vs post-formation 00:27:17 Convergence du harnais et du modèle : frontière entre produit et modèle 00:29:32 Possibilités de généralisation et d'apprentissage continu 00:31:39 Stratégies en attente de technologie 00:37:52 Vérifiabilité et limites de la longueur du contexte 00:40:08 Gestion du contexte : attention éparse et multi-agents 00:43:40 Entretien avec Dario Amodei et perspectives d'apprentissage continu 00:44:54 Conférence récente : Londres déménagement 00:46:36 Sentiment d'équilibre dans des temps incertains 00:49:01 Conclusion et merci
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