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Yann LeCun was right the entire time. And generative AI might be a dead end. For the last three years, the entire industry has been obsessed with building bigger LLMs. Trillions of parameters. Billions in compute. The theory was simple: if you make the model big enough, it will eventually understand how the world works. Yann LeCun said that was stupid. He argued that generative AI is fundamentally inefficient. When an AI predicts the next word, or generates the next pixel, it wastes massive amounts of compute on surface-level details. It memorizes patterns instead of learning the actual physics of reality. He proposed a different path: JEPA (Joint-Embedding Predictive Architecture). Instead of forcing the AI to paint the world pixel by pixel, JEPA forces it to predict abstract concepts. It predicts what happens next in a compressed "thought space." But for years, JEPA had a fatal flaw. It suffered from "representation collapse." Because the AI was allowed to simplify reality, it would cheat. It would simplify everything so much that a dog, a car, and a human all looked identical. It learned nothing. To fix it, engineers had to use insanely complex hacks, frozen encoders, and massive compute overheads. Until today. Researchers just dropped a paper called "LeWorldModel" (LeWM). They completely solved the collapse problem. They replaced the complex engineering hacks with a single, elegant mathematical regularizer. It forces the AI's internal "thoughts" into a perfect Gaussian distribution. The AI can no longer cheat. It is forced to understand the physical structure of reality to make its predictions. The results completely rewrite the economics of AI. LeWM didn't need a massive, centralized supercomputer. It has just 15 million parameters. It trains on a single, standard GPU in a few hours. Yet it plans 48x faster than massive foundation world models. It intrinsically understands physics. It instantly detects impossible events. We spent billions trying to force massive server farms to memorize the internet. Now, a tiny model running locally on a single graphics card is actually learning how the real world works.

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We’re excited to feature NewsGPT (by timho102003) 📰🧠 - a production-grade news aggregator augmented with LLM capabilities. ✅ Daily pipeline of reliable news sources ✅ Tailored News Recommendations ✅ For any given article, chat with related articles Best of all, it’s fully open-source. It’s an awesome reference application for anyone looking to build production-grade RAG combined with recommendation systems 🔎 There’s some awesome architecture details ⚙️: 1️⃣ Data pipeline: Spark batch processing for NER/embeddings 2️⃣ Personalization: @Firebase for auth, AWS lambda for recommendations, @qdrant_engine as vector db 3️⃣ Application: @llama_index for RAG capabilities, @streamlit for personalization Full blog here: blog.llamaindex.ai/newsgpt-n… Open-source repo: github.com/timho102003/NewsG… This has since turned into a production app (Neotice), check it out here! neotice.app/ Full credits: Tim Ho (timho102003) as the author of this hackathon-project-turned-full-stack-app! Congrats 🙌

Article de vulgarisation très bien réalisé par le Financial Times sur le fondement de fonctionnement des IA générative: les Transformers. #LLM #Transformers ig.ft.com/generative-ai/

Une idée de génie, ressuciter l'interface de GA3 dans Looker Studio. Bravo ! lookerstudio.google.com/repo… @GA4ClassicMode #GoogleAnalytics

What an insane week in AI 🤯 Unity AI AI Antibiotic Minecraft AI MIT: Math AI Picture-to-3D Google Starline Nvidia Game AI Google Flood AI ChatGPT in Court TIME: Humanity End Neuralink FDA Approval 42% US Not Used ChatGPT Japan No Copyright OK for AI Here what you need to know:

Une série d'articles très intéressant sur les #IA génératives (#ChatGPT #MidJourney) par le LINC (Laboratoire d'Innovation Numérique de la Cnil) linc.cnil.fr/fr/dossier-ia-g…

For a deep dive into how ChatGPT works read this blog post from Stephen Wolfram: writings.stephenwolfram.com/…

ChatGPT Statistics and Numbers tooltester.com/en/blog/chatg…

𝗖𝗲𝘀 𝗱𝗲𝘂𝘅 𝗯𝗼𝗶̂𝘁𝗲𝘀 𝗱𝗲 𝗰𝗲́𝗿𝗲́𝗮𝗹𝗲𝘀 𝗼𝗻𝘁 𝘀𝗮𝘂𝘃𝗲́ 𝗔𝗶𝗿𝗕𝗻𝗕 𝗱𝗲 𝗹𝗮 𝗳𝗮𝗶𝗹𝗹𝗶𝘁𝗲. La multinationale est aujourd'hui valorisée à 100 milliards de $. Elle a dépassé Booking. Mais il y a encore une petite quinzaine d'années, AirBnB était une idée en laquelle personne ne croyait hormis deux jeunes gars qui n'arrivaient plus à payer leur loyer. En 2007, Brian Chesky et Joe Gebbia partagent un petit appartement au centre de San Francisco. Les deux sont en galère de thunes et la gérance menace de les mettre à la porte. Un jour, ils ont une idée. En ville se prépare un grand événement sur le design et les hôtels sont tous pleins à craquer. Ils se disent: "et si on achetait des matelas gonflables et on les louerait à des inconnus ? Et on leur préparerait un p'tit déj avant qu'ils partent ? On l'appellerait Air Bed and Breakfast." Ils montent un site en deux-deux avec un autre ami. A leur grande surprise, toutes les places sont bookées en quelques heures et ils se retrouvent avec assez d'argent pour payer le loyer. Surtout, les trois sentent qu'ils tiennent quelque chose. Mais après la conférence, le site n'attire plus personne. Alors ils investissent du temps et de l'argent à crédit dans le développement du projet et se retrouvent rapidement endettés de 20 000$. Ils sont contactés par une agence de recouvrement. Ils ont quelques semaines pour rembourser la somme. Mais comment ? Ils ont une autre idée, encore plus folle. L'élection américaine de 2008 oppose Obama à McCain et fait la une de tous les journaux. Ils créent deux boîtes de céréales en édition limitée: l'une à l'effigie de McCain - Captain McCain - et l'autre à Obama - Obama O's. Ils font imprimer 1000 cartons, achètent autant de céréales, les moins chers du supermarché du coin, et assemblent le tout. Chaque boîte est proposée à 40$. Un journaliste amusé s'empare de l'affaire et les deux finissent à la télé, sur la 1re chaîne nationale. Le stock est vendu en 24 heures seulement et les trois engrangent un bénéfice de 30 000$. Quelques mois plus tard le duo se retrouve à nouveau en galère. Le site n'attire quasi personne et le projet déplaît aux potentiels investisseurs. Alors Joe, Brian et leur pote décident de tenter le tout pour le tout: pitcher leur idée à Paul Graham, fondateur de l'accélérateur de startup le plus connu de la Silicon Valley: Y Combinator. C'est leur dernière chance alors ils donnent tout durant la présentation. Mais c'est une catastrophe. Le jury ne croit pas une seconde au projet. Qui voudrait payer pour dormir sur le matelas d'un étranger ? Et surtout, qui voudrait mettre à disposition de personnes totalement inconnues son lit ? Des fous. Ou des tueurs en série, à la limite. Avant de quitter la pièce, Brian sort une boîte de céréales Obama O's et raconte l'histoire au jury, qui esquisse un sourire. Quelques jours plus tard, les deux reçoivent une lettre de bienvenue à l'accélérateur. Paul Graham confiera plus tard à Brian que s'il a misé sur AirBnB, c'est grâce à l'histoire des céréales. Il a investi dans les humains plutôt que dans l'idée. Il lui a dit: "Vous êtes pire que des cafards, vous ne crevez jamais." Une idée se travaille, s'améliore, se peaufine. La détermination, on l'a ou on ne l'a pas.

Playing with client Google Discover data & chatGPT categorization to identify the categories with the most Discover traffic in the past 16 months. Darker = higher CTR Size = total clicks

Un coût de 35 millions de $ et 20 millions de pertes en 30 jours: le récit et les causes du pire rebranding de l’histoire du marketing.

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C’est absolument génial. Une pensée pour tous les anciens élèves de @Polytechnique. Et pour tous ceux qui essaient d’avoir quelques bases de maths dans le journalisme.

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