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#llm

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  • @biggrizzly
    BigGrizzly @biggrizzly CC BY-NC-SA 31/07/2026

    OpenJDK Interim Policy on Generative AI
    ▻https://openjdk.org/legal/ai

    (...)

    Oracle, as the corporate sponsor of the OpenJDK Community, is working to draft a full policy governing the use of generative AI tools in OpenJDK contributions. Oracle will propose that policy to the OpenJDK Governing Board in due course. Until that policy is in place, the Governing Board has approved this interim policy:

    – Contributions in the OpenJDK Community must not include content generated, in part or in full, by large language models, diffusion models, or similar deep-learning systems. Content, in this context, includes but is not limited to source code, text, and images in OpenJDK Git repositories, GitHub pull requests, e-mail messages, wiki pages, and JBS issues.

    – Contributors in the #OpenJDK Community may use generative AI tools privately to help comprehend, debug, and review OpenJDK code and other content, and to do research related to OpenJDK Projects, so long as they do not contribute content generated by such tools.

    This interim policy aims to encourage the use of generative AI tools in ways that limit their risks while we gain further experience that will inform the full policy.

    #Oracle, l’un des cavaliers de l’apocalypse #IA, te demande de ne pas pourrir son projet Java avec de l’IA. #AI #Java #LLM

    BigGrizzly @biggrizzly CC BY-NC-SA
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  • @lyco
    Lyco @lyco 29/07/2026
    4
    @biggrizzly
    @02myseenthis01
    @kassem
    @mammut
    4

    Israel Is Paying Millions to Train AI Chatbots How to Talk About Gaza. It’s Working.
    ▻https://www.dropsitenews.com/p/israel-brad-parscale-ai-chatbots-gaza

    Since October, former Trump campaign manager Brad Parscale has been quietly overseeing an operation posting hundreds of blog posts on behalf of #Israel. One article, titled “The Reality Behind Gaza’s ‘Journalists’: Terror Ties, Propaganda, and the Laws of War,” asserts that a majority of journalists in Gaza were linked to terrorist organizations. Another casts doubt on the killing of Hind Rajab, a five-year-old Palestinian girl killed by the Israeli military in 2024.

    The key intended audience of these sites is not concerned Americans, it’s not even humans—most of the sites average a few hundred unique visitors each month. Instead, Parscale and his firm, Clock Tower X, created them as part of a $46.5 million contract with the Israeli government to try and influence artificial intelligence-powered #chatbots, tools like Claude or ChatGPT.

    Parscale has made his goal of influencing artificial intelligence—often referred to as “#LLM_poisoning —explicit. In his initial agreement with Israel, Parscale said that he would deploy “websites and content to deliver GPT framing results on GPT conversations” as part of the contract.

    [...]

    Parscale’s websites—referred to throughout this article as the “Clock Tower network”—get cited by chatbots, but they also are successfully infiltrating the underlying training data.

    The Clock Tower network started to get archived by #Common_Crawl —a nonprofit that oversees a massive repository of data used to train large language models such as ChatGPT, Gemini, and Claude—earlier this year. Common Crawl is the backbone of the artificial industry, training 80% of the tokens of OpenAI’s GPT-3, making it a useful proxy for understanding if malicious actors successfully infiltrate AI training data.

    In the examples above, users can at least trace the sources that chatbots are pulling from when they search websites directly, such as in the screenshots above. Infiltrating the training data itself, on the other hand, can lead to Israel-influenced responses that are nearly impossible for users to trace.

    [...] Hervé Letoqueux, Chief Executive Officer at Check First, an organization that combats digital disinformation, explained that Common Crawl’s status as the go-to source for training chatbots opens it up as a target for manipulation. “Common Crawl is widely used in the world of data science for training LLMs, which also means that actors want to manipulate the answers in their favor, which some studies have indicated are fairly easy to do.”

    It only takes about “250 malicious documents to produce a ‘backdoor’ vulnerability in a large language model—regardless of model size of training data volume,” according to an October Anthropic study. The authors of the study note “this means anyone can create online content that might eventually end up in a model’s training data,” and that malicious actors “can inject specific text into these posts to make a model learn undesirable or dangerous behaviours, in a process known as poisoning.”

    Lyco @lyco
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  • @aurelieng
    aurelieng @aurelieng via RSS CC BY 24/07/2026

    AI Agent Benchmarks Need to Measure User #intent - IEEE Spectrum
    ▻https://spectrum.ieee.org/ai-agent-benchmark

    — Permalink

    #LLMs #bruceschneier #artificialintelligence #generativeai #geniecoefficient #misunderstanding #betrayal #gap #agents #alignment #safety

    aurelieng @aurelieng via RSS CC BY
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  • @biggrizzly
    BigGrizzly @biggrizzly CC BY-NC-SA 23/07/2026
    2
    @cy_altern
    @severo
    2

    Protecting our #FLOSS commons from LLMs — Codeberg News
    ▻https://blog.codeberg.org/protecting-our-floss-commons-from-llms.html

    In Brief:

    – Two motions regarding “#artificial_intelligence” and Large Language Models (#LLMs) were voted on among Codeberg e. V. members and passed.
    – We are promising to not use any of your data to train #LLM and explain what the planned Terms of Use change mean for ’#vibe-coded' projects.
    – We believe that LLMs endanger the free/libre software #ecosystem as a whole.

    The #Codeberg e. V. annual assembly is the meeting that puts power into the hand of our active members. Proposals are discussed live, and later voted on asynchronously.

    Since Large Language Models (LLMs) are an emerging but controversial technology, it is not surprising that two of the votes were concerned with Codeberg’s position about this technology. The 14-day voting period ended yesterday and both proposals were accepted.

    BigGrizzly @biggrizzly CC BY-NC-SA
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  • @aurelieng
    aurelieng @aurelieng via RSS CC BY 23/07/2026

    #exploitgym: Can AI #agents Turn Security Vulnerabilities into Real Attacks?
    ▻https://www.cybergym.io/exploitgym

    — Permalink

    #cybersecurity #LLMs #artificialintelligence #vulnerability #exploits

    aurelieng @aurelieng via RSS CC BY
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  • @aurelieng
    aurelieng @aurelieng via RSS CC BY 22/07/2026

    The European #parliament’s answer to its AI worries: More AI – POLITICO
    ▻https://www.politico.eu/article/the-european-parliaments-answer-to-its-ai-worries-more-ai

    — Permalink

    #europe #artificialintelligence #LLMs #chatbot #law #draft #amendments #hallucinations #EPGenAIHub

    aurelieng @aurelieng via RSS CC BY
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  • @biggrizzly
    BigGrizzly @biggrizzly CC BY-NC-SA 20/07/2026
    1
    @monolecte
    1

    Où va le SEO en 2026 en France ? Entretien avec Aurélien Bardon, fondateur de ASEOX
    ▻https://oliviersauvage.com/2026/05/28/ou-va-le-seo-en-2026-en-france-entretien-avec-aurelien-bardon-fondat

    Le nouveau marché du SEO : l’achat de #citations

    Olivier : Finalement, ça revient à faire du #SEO classique, en produisant du contenu ou en obtenant des citations sur d’autres sites. Ma conclusion, c’est qu’on va passer de l’achat de #backlinks à l’achat de citations sans lien.

    Aurélien Bardon : Tout à fait. C’est le nouveau marché des places de netlinking, souvent à un coût un peu moindre. Les études montrent que les contenus qui performent sont ceux qui facilitent l’extraction d’information pour l’algorithme : comparatifs, données précises, et mise en forme lisible (tableaux, phrases courtes). Encore une fois, un bon article SEO intègre déjà cette clarté, l’UX, et l’accessibilité.

    Cependant, il faut noter l’impact majeur des LLM sur le SEO. Google est agacé de se faire scraper par des concurrents (comme #ChatGPT) et a pris des mesures concrètes : il a recruté pour lutter contre le #scrapping, ce qui complique aussi la vie des SEO qui scrapent pour surveiller leurs positions. #Google a même utilisé une méthode redoutable, déjà vue chez #Amazon : renvoyer de fausses données aux scrapers pour pourrir leur base, favorisant au passage ses propres services (comme #YouTube). C’est une guerre ouverte.

    (...)

    Olivier : Pour conclure, quelle recommandation globale donnerais-tu à une PME pour sa stratégie #marketing ?

    Aurélien Bardon : Le #GEO n’est pas le sujet prioritaire en France pour l’instant, mais il faut le garder sous le coude. Pour toute entreprise ayant les moyens, la veille et l’investissement exploratoire sont obligatoires. Nous faisons face à une révolution gigantesque que nous ne pouvons ignorer.

    Si Google décidait de mettre #Gemini en avant par défaut, l’usage exploserait à des milliards de requêtes par jour. Deux facteurs freinent cela :

    – Les Coûts : Traiter une requête #LLM est beaucoup plus coûteux qu’une requête de recherche classique. Ils attendent une baisse des coûts de traitement.
    – La #Publicité : Google doit réussir à intégrer la publicité dans les réponses LLM de manière rentable, sans impacter les clics sur les publicités existantes.

    Cette révolution est sociétale et impacte tout. Nous vivons une période de destruction-création, rappelant les débuts du web, mais en plus brutal. Il y a un sentiment de paralysie face à l’incertitude sur l’avenir des compétences traditionnelles.

    BigGrizzly @biggrizzly CC BY-NC-SA
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  • @aurelieng
    aurelieng @aurelieng via RSS CC BY 14/07/2026

    Anne #alombert : intelligence ou bêtise artificielle ? - Idées - RFI
    ▻https://www.rfi.fr/fr/podcasts/id%C3%A9es/20250921-anne-alombert-intelligence-ou-b%C3%AAtise-artificielle?GJlXzGgqHj

    — Permalink

    #intelligenceartificielle #technique #stiegler #automatisation #cognition #dépendance #pharmakon #mémoire #expression #LLMs #apprentissage

    aurelieng @aurelieng via RSS CC BY
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  • @biggrizzly
    BigGrizzly @biggrizzly CC BY-NC-SA 13/07/2026
    2
    @simplicissimus
    @02myseenthis01
    2

    Human Emacs
    ▻https://human-emacs.org

    (...)

    Not Under Discussion

    We are not here to discuss whether #LLMs are effective at what they are claimed to be able to do; their effectiveness is not at all relevant to the question of whether their use can be part of a principled software movement dedicated to user #empowerment.

    We are not here to discuss “open weight” #models; these are still built on a foundation of companies destructively mining the web from #data_centers that wreck communities. Such models cannot exist without exploitation. When a model can be fully trained by end users using data that was collected with consent, then we can talk about that, but right now that is nothing but science fiction and speculation.

    We are not here to discuss how bad-faith contributors can lie about the provenance of their patches. This risk is not new; bad-faith contributors have always been able to lie about the licensing and copyright implications of a patch. It is enough to treat #LLM-generated patches the same as other forms of #plagiarism.

    (...)

    #AI #IA #Emacs

    BigGrizzly @biggrizzly CC BY-NC-SA
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  • @rastapopoulos
    RastaPopoulos @rastapopoulos CC BY-NC 13/07/2026
    1
    @gillesm
    1

    sci-bot, assistant de recherche dans sci-hub par LLM (donc en phrases naturelles et multilingue)
    ▻https://sci-bot.ru

    #science #recherche #sci-hub #LLM #RAG

    RastaPopoulos @rastapopoulos CC BY-NC
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  • @biggrizzly
    BigGrizzly @biggrizzly CC BY-NC-SA 12/07/2026
    1
    @02myseenthis01
    1

    CEO Pleads With #AI Industry to Stop Charging So Much to Replace #Human_Labor
    ▻https://futurism.com/future-society/palo-alto-ceo-ai-arora-automation-labor

    With each passing day without an AI labor revolution, the tech industry’s pricing scheme for AI is becoming more and more disconnected from #reality — so much so that even its biggest clients are starting to revolt.

    Speaking during an interview on CNBC‘s “Squawk on the Street” segment earlier this week, CEO of cybersecurity giant #Palo_Alto_Networks #Nikesh_Arora implored the tech industry to lower the cost of AI.

    During the segment, the chief executive argued that the cost to use large language models (#LLMs) has to drop by 20 percent by 2027 — and 90 percent by 2028 — for the tech to be useful to enterprises.

    “We need to see the pricing for AI come down,” Arora said.

    Il a rien compris Arora. Il est pas invité à la Maison Blanche. C’est une sorte d’indice.

    BigGrizzly @biggrizzly CC BY-NC-SA
    • @rastapopoulos
      RastaPopoulos @rastapopoulos CC BY-NC 13/07/2026

      Mais je comprends pas, ils demandent à ce que ça baisse pour que ça soit rentable pour les entreprises utilisatrices, sinon autant prendre des humains… mais dans le même temps ça fait plusieurs années qu’on dit qu’aucun des acteurs (même les « winners take all » au top) ne fait aucun profit, qu’ils sont déficitaires, donc forcément au bout d’un moment ils finissent par augmenter les coûts d’utilisation c’est normal.

      (ChatGPT change toutes les semaines pour ça, et me harcèle de notifs et d’emails pour que je paye, et d’ailleurs maintenant je ne vois plus aucune option dans l’interface gratuite, ya plus que le niveau le plus bas)

      RastaPopoulos @rastapopoulos CC BY-NC
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  • @aurelieng
    aurelieng @aurelieng via RSS CC BY 10/07/2026

    Benchmarking Coding Agents on Databricks’ Multi-Million Line Codebase | Databricks Blog
    ▻https://www.databricks.com/blog/benchmarking-coding-agents-databricks-multi-million-line-codebase

    — Permalink

    #LLMs #dev #copilot #benchmark #codex #claudecode #pidev

    aurelieng @aurelieng via RSS CC BY
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  • @aurelieng
    aurelieng @aurelieng via RSS CC BY 7/07/2026
    1
    @ericw
    1

    The #hitchhiker's Guide to Agentic AI: From Foundations to Systems
    ▻https://arxiv.org/abs/2606.24937

    — Permalink

    #artificialintelligence #agents #LLMs #design #development #architecture #production #taxonomy

    aurelieng @aurelieng via RSS CC BY
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  • @aurelieng
    aurelieng @aurelieng via RSS CC BY 7/07/2026
    1
    @ericw
    1

    What Emily Bender Really Meant by "Stochastic #parrots"; - IEEE Spectrum
    ▻https://spectrum.ieee.org/stochastic-parrot

    — Permalink

    #artificialintelligence #linguistics #language #LLMs #anthropomorphism #stochastic

    aurelieng @aurelieng via RSS CC BY
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  • @aurelieng
    aurelieng @aurelieng via RSS CC BY 3/07/2026

    Ask HN: Is anyone experimenting with different ways of using #LLMs for coding? | Hacker News
    ▻https://news.ycombinator.com/item?id=48771515

    — Permalink

    #dev #copilot #flow

    aurelieng @aurelieng via RSS CC BY
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  • @hubertguillaud
    hubertguillaud @hubertguillaud via RSS CC BY 23/06/2026
    12
    @simplicissimus
    @biggrizzly
    @sandburg
    @02myseenthis01
    @aurelieng
    @7h36
    @fonkisifou
    @lyco
    @rezo
    @hassan_nya
    @ericw
    @parpaing
    12

    #LLM : vers un « monopole radical »
    ▻https://danslesalgorithmes.net/2026/06/23/llm-vers-un-monopole-radical

    Avec les LLM, l’alliance science et industrie est en train de prendre fin au profit d’une ingénierie toute puissante, assure le sociologue Dominique Boullier. #Tribune.

    #Intelligence_artificielle

    hubertguillaud @hubertguillaud via RSS CC BY
    • @sandburg
      Sandburg @sandburg CC BY-SA 23/06/2026

      Faut que je lise car je n’y crois pas une seule seconde juste avec l’extrait.
      L’ingénierie en maîtrise, ca dure une très courte période sur toute techno (2-10 ans). L’Apple 1, la programmation, les fusées...
      Les profiteurs vont forcément démarcher et prendre le relais.

      Aller, je vais lire.

      Sandburg @sandburg CC BY-SA
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  • @biggrizzly
    BigGrizzly @biggrizzly CC BY-NC-SA 19/06/2026

    LinguaCelta: The Community is the Achievement; the Achievement is the Community
    ▻https://linguacelta.com/blog/2026/05/LLMs.html

    The Community is the Achievement; the Achievement is the Community
    18 May 2026

    An ethical love-letter to distributed technology communities.

    Talking to techies

    This essay is explicitly addressed to my fellow technologists: #software #developers, hobby #coders, digital #humanists, #computer #science theorists, and all the other members of this big family of people who do tech. That doesn’t mean that what I write here can’t be of interest to anyone else (I’ll be very flattered if it’s of interest to anybody, tbh!). But the argument I’ll make is based on the idea that you and I share a community.

    I want to talk about our community, and why it’s important. I want to suggest that using #LLMs to generate content to be included in technology projects, whether that’s code or text or images, or code reviews or proofreading, harms our shared community.

    BigGrizzly @biggrizzly CC BY-NC-SA
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  • @sylvain_ernault
    Sylvain Ernault @sylvain_ernault via RSS 17/06/2026
    4
    @splann
    @lyco
    @ericw
    @biggrizzly
    4

    Pour un #label « sans #ia_générative », « Splann ! » signe le #plaidoyer de l’Atelier d’écologie politique de Toulouse
    ▻https://splann.org/appel-journalisme-sans-ia-generative

    La #rédaction de « Splann ! » s’interdit de publier des textes, des images et des sons élaborés par l’intelligence artificielle générative. Huit mois après avoir inscrit dans cet engagement dans notre charte morale et déontologique, nous signons l’appel de l’Atelier politique pour l’émergence d’un label « Sans IA générative » dans l’enseignement, la culture, le #journalisme et les entreprises. L’article Pour un label « sans IA générative », « Splann ! » signe le plaidoyer de l’Atelier d’écologie politique de Toulouse est apparu en premier sur Splann ! | Premier média d’enquête indépendant en Bretagne.

    #La_vie_de_« Splann !_ » #atécopol #atelier_d'écologie_politique_de_toulouse #chercheurs #déontologie #éducation #enseignement #éthique #fraude #gafam #intelligence_artificielle #LLM #manipulation #numérique #presse #propagande #recherche #scientifiques #tribune #tromperie

    Sylvain Ernault @sylvain_ernault via RSS
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  • @biggrizzly
    BigGrizzly @biggrizzly CC BY-NC-SA 6/06/2026
    3
    @monolecte
    @rastapopoulos
    @lyco
    3

    Intelligence artificielle - Arthur Perret (Université Jean Moulin Lyon 3)
    ▻https://www.arthurperret.fr/cours/intelligence-artificielle.html

    Cette page propose une introduction aux développements récents de l’intelligence artificielle (#IA) autour de l’IA dite générative (#IAG). Je me focalise sur les grands modèles de langage (large language models, #LLM) et les pratiques informationnelles (recherche d’information, veille, désinformation, culture des sources). Je propose aussi un éclairage plus général sur les problématiques que soulève l’IAG à l’#université, dans le monde du #travail et dans la #société.

    BigGrizzly @biggrizzly CC BY-NC-SA
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  • @aurelieng
    aurelieng @aurelieng via RSS CC BY 4/06/2026
    1
    @02myseenthis01
    1

    Failing grades soar as professors see greater AI usage, dwindling math skills in UC Berkeley computer science classes | Academics | dailycal.org
    ▻https://www.dailycal.org/news/campus/academics/failing-grades-soar-as-professors-see-greater-ai-usage-dwindling-math-skills-in-uc-berkeley/article_16fad0bf-02cb-4b8c-8d88-888ffd9f8608.html

    Interesting discussion @ HN.

    — Permalink

    #learning #education #generativeai #LLMs #cognition #grade #maths #computerscience

    aurelieng @aurelieng via RSS CC BY
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  • @cdb_77
    CDB_77 @cdb_77 20/05/2026
    3
    @biggrizzly
    @ericw
    @02myseenthis01
    3

    #arXiv imposes one-year ban for unchecked LLM output

    arXiv has clarified enforcement for submissions that include unverified large language model (LLM) output. Per a public thread by Thomas G. Dietterich, chair of arXiv’s computer science moderators, a submission that contains “incontrovertible evidence that the authors did not check the results of LLM generation”, examples cited include hallucinated references and leftover LLM meta-comments, can trigger a one-year ban and a requirement that future arXiv submissions first be accepted at a reputable peer-reviewed venue, as reported by The Verge and other outlets. The platform’s Code of Conduct was cited in Dietterich’s thread, noting authors bear responsibility for content irrespective of how it was generated. Community reaction has been mixed, with some researchers supporting the move and others warning about selective enforcement and false-positive risks, according to The Decoder and social reporting aggregated by di.gg.

    ▻https://letsdatascience.com/news/arxiv-imposes-one-year-ban-for-unchecked-llm-output-be07fdf4
    #LLMs #IA #intelligence_artificielle #bannissement #recherche #édition_scientifique #publications #AI #1_an #revues

    CDB_77 @cdb_77
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  • @biggrizzly
    BigGrizzly @biggrizzly CC BY-NC-SA 17/05/2026
    2
    @rastapopoulos
    @02myseenthis01
    2

    Halupedia — Halupedia
    ▻https://halupedia.com

    Halupedia is an encyclopedia covering topics that have received insufficient attention in mainstream reference works. Coverage spans historical events, scientific disciplines, geographical features, notable persons, organizations, treaties, academic disputes, and cultural phenomena. Articles are generated on demand and stored permanently upon first request.

    The encyclopedia approaches all subjects with equal seriousness regardless of their prominence, scope, or the number of people aware of their existence. Entries follow standard encyclopedic structure and cite relevant scholarly literature throughout.

    How it works

    Click any linked term inside an article to load its entry. New topics are documented at the moment of first access. Use the Stumble button in the header to navigate to a random existing article.

    Minor inconsistencies between entries are a known characteristic of the encyclopedia and fall within acceptable tolerances.

    BigGrizzly @biggrizzly CC BY-NC-SA
    • @biggrizzly
      BigGrizzly @biggrizzly CC BY-NC-SA 17/05/2026

      GitHub - BaderBC/halupedia: Encyclopedia that hallucinates articles on the fly

      ▻https://github.com/BaderBC/halupedia

      An infinite, #hallucinated #encyclopedia. Every link leads to an entry that does not exist yet — until you click it, at which point an #LLM pretends it has always existed and writes it for you, in the deadpan register of a 19th-century scholarly press.

      Live at halupedia.com. Cooked on a Cloudflare Worker. Cached forever in KV. Threaded HN-style comments under every article, no signup, #AI-hallucinated identities. Patrons may buy us tokens so the press can keep printing. Editors and conspirators meet in the Discord.

      #IA

      BigGrizzly @biggrizzly CC BY-NC-SA
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  • @cdb_77
    CDB_77 @cdb_77 12/05/2026
    11
    @hubertguillaud
    @rastapopoulos
    @vazi
    @biggrizzly
    @simplicissimus
    @7h36
    @02myseenthis01
    @alexcorp
    @monolecte
    @sombre
    @colporteur
    11

    Les #LLM dégradent profondément vos documents

    On avait déjà attiré l’attention sur les grandes #limites de l’IA pour produire des #synthèses (▻https://danslesalgorithmes.net/stream/manipuler-la-synthese-de-document), au risque de valoriser certaines informations sur d’autres. Microsoft Research vient de publier un article et un benchmark : ils ont proposé 52 documents à 19 modèles concurrents dont les modèles de pointe. Chaque modèle reçoit un document et une série d’instructions de modification, une vingtaine maximum. A la fin de la série d’instruction, 25% à 50% du contenu se retrouve dégradé (analyse faite en comparant simplement les contenus des documents). Si on étend encore les instructions à une centaine, la courbe de la dégradation continue. Les chercheurs parlent de « #déclin_monotone ». Ils constatent également que les performances à court terme ne prédisent pas la fiabilité à long terme. « Deux modèles qui semblaient presque identiques après deux interactions (91,5 % contre 91,1 %) ont divergé de façon spectaculaire au fil du temps (48,3 % contre 64,1 %). » La dégradation est parfois brutale. Sur les 50 domaines d’activité testés auxquels ils ont confié des documents pour des tâches d’#édition, le seul domaine qui fonctionne reste le code #python : la dégradation est très faible, les contenus restent stables sur 17 des 19 modèles, à 98%. Mais par exemple, sur un tableur, seulement 50% des lignes d’origine sont encore présentes après 20 itérations : l’ordre des lignes, les noms de colonnes et le nombre de lignes sont plus dégradées encore.

    La démonstration permet de montrer que l’usage des LLM risquent de n’être fonctionnels que pour le code, car le code à une définition mécanique, c’est-à-dire qu’il existe une spécification lisible par machine permettant de vérifier la sortie (mais la démo montre que quand il s’agit de structure des bases de données SQL, les résultats sont déjà beaucoup moins parfaits). « Partout où la correction exige de la #compréhension, les modèles s’effondrent », explique le développeur norvégien Christian Ekrem sur son blog. Pire : la #corruption est invisible par conception, « silencieuse ».

    « Le plus inquiétant, c’est la manière dont ces #erreurs se produisent. Elles sont rares, mais graves. Le modèle ne transforme pas votre document en charabia. Il y apporte de petites #modifications, assurées (!), qui paraissent inoffensives au premier coup d’œil. Un détail déplacé. Une précision omise. Un sens subtilement altéré. Une phrase réorganisée pour en modifier l’ordre. Il faudrait lire attentivement l’ensemble du document, en le comparant à l’original, pour s’en apercevoir. Et personne ne le fait. »

    Dans vos slides, votre « environ 30% » va devenir « 30% »… puis « 20% ». Dans un contrat, « sous certaines conditions » s’efface. « Après signature » devient « avant signature »… Non seulement les erreurs s’accumulent, mais elles interagissent : « une corruption précoce modifie le contexte, ce qui décale les résultats suivants, et ainsi de suite ». Vous continuez à travailler sur une version corrompue qui ne dit déjà plus ce que vous pensiez. « Si cela ne vous terrifie pas, je doute que ayez déjà travaillé avec des documents importants. (…) Lorsque vous déléguez la maintenance documentaire à un LLM, la théorie meurt doublement. Premièrement : vous n’avez pas acquis la compréhension, car vous avez délégué au lieu de vous impliquer directement dans le sujet. Deuxièmement : le LLM a insidieusement altéré le document lui-même. Vous vous retrouvez donc sans modèle mental ni représentation écrite précise. Vous avez, pour ainsi dire, perdu à la fois la carte et le territoire. »

    ▻https://danslesalgorithmes.net/stream/les-llm-degradent-profondement-vos-documents
    #qualité #dégradation #LLMs #IA #AI #intelligence_artificielle

    CDB_77 @cdb_77
    • @cdb_77
      CDB_77 @cdb_77 12/05/2026

      LLMs Corrupt Your Documents When You Delegate

      Large Language Models (LLMs) are poised to disrupt knowledge work, with the emergence of delegated work as a new interaction paradigm (e.g., vibe coding). Delegation requires trust - the expectation that the LLM will faithfully execute the task without introducing errors into documents. We introduce DELEGATE-52 to study the readiness of AI systems in delegated workflows. DELEGATE-52 simulates long delegated workflows that require in-depth document editing across 52 professional domains, such as coding, crystallography, and music notation. Our large-scale experiment with 19 LLMs reveals that current models degrade documents during delegation: even frontier models (Gemini 3.1 Pro, Claude 4.6 Opus, GPT 5.4) corrupt an average of 25% of document content by the end of long workflows, with other models failing more severely. Additional experiments reveal that agentic tool use does not improve performance on DELEGATE-52, and that degradation severity is exacerbated by document size, length of interaction, or presence of distractor files. Our analysis shows that current LLMs are unreliable delegates: they introduce sparse but severe errors that silently corrupt documents, compounding over long interaction.

      ▻https://arxiv.org/abs/2604.15597

      CDB_77 @cdb_77
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  • @alexcorp
    alexcorp @alexcorp CC BY-NC 22/04/2026
    2
    @simplicissimus
    @02myseenthis01
    2

    Quand une maladie inventée piège l’intelligence artificielle et s’invite dans une revue médicale
    ►https://www.lemonde.fr/realites-biomedicales/article/2026/04/20/quand-une-maladie-inventee-piege-l-intelligence-artificielle-et-s-invite-dan

    Avoir les paupières qui démangent, les yeux irrités, le contour de l’œil un peu plus sombre après des heures passées devant un écran. Rien que de très banal, a priori. Et pourtant, ces derniers mois, si vous aviez soumis ces symptômes à des outils d’intelligence artificielle (IA), vous auriez pu obtenir un diagnostic : vous souffrez sans doute de bixonimanie. À ceci près qu’une telle réponse pose un vrai problème. Et pour cause : cette maladie n’existe pas.

    Elle a été inventée de toutes pièces par une chercheuse en neurosciences et psychiatrie, Almira Osmanovic Thunström (université de Göteborg, Suède), dans le cadre d’une expérience visant à tester la capacité des grands modèles de langage (LLM) à intégrer et diffuser de fausses informations médicales. Cette équipe de recherche voulait mesurer la vulnérabilité des agents conversationnels intelligents les plus utilisés, tels que ChatGPT, Gemini, Copilot ou Perplexity, face à des infox en matière de santé.

    Ils n’ont pas été déçus ! En quelques semaines, le nom de cette nouvelle maladie (bixonimanie) a été intégré, répété, recyclé par plusieurs systèmes d’IA, jusqu’à se retrouver cité dans un article publié dans une revue médicale censée avoir un comité de lecture.

    #ia #llm #santé #science

    alexcorp @alexcorp CC BY-NC
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  • @biggrizzly
    BigGrizzly @biggrizzly CC BY-NC-SA 17/04/2026
    1
    @02myseenthis01
    1

    AI Code is Hollowing Out #Open_Source, and Maintainers are Looking the Other Way
    ▻https://www.quippd.com/writing/2026/04/08/ai-code-is-hollowing-out-open-source-and-maintainers-are-looking-the-other-w

    TL;DR: The advent of #AI based, #LLM coding applications like #Anthropic’s #Claude and #ChatGPT have prompted maintainers to experiment with integrating LLM #contributions into open source #codebases.

    This is a fast path to open source irrelevancy, since the US #copyright office has deemed LLM outputs to be #uncopyrightable. This means that as more uncopyrightable LLM outputs are integrated into nominally open source codebases, value leaks out of the project, since the open source #licences are not operative on #public_domain code.

    That means that the public domain, AI generated code can be reused without attribution, and in the case of #copyleft licences - can even be used in closed source projects.

    Longue discussion sur la façon dont l’IA est utilisée pour contourner les licences libres.

    BigGrizzly @biggrizzly CC BY-NC-SA
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