un gars marche tranquillement et explique 5 méthodes d'optimisation des performances des GPU pour les LLM. l'une des explications les plus simples et intuitives pour les débutants.

c'est tout... Amazon a prouvé que les petits modèles de langage peuvent surpasser des LLM 500 fois plus grands dans l'appel d'outils agentiques. NVIDIA a déjà montré cette idée auparavant, et c'est une autre preuve que le bon ajustement peut rendre les SLM meilleurs dans les applications agentiques que les LLM, avec une fraction du coût. les entreprises axées sur les agents doivent adopter davantage le développement (jeu de données, évaluations, post-formation, conception) des LLM cette année. elles ont les données et les bons terrains de jeu pour ces LLM. il est économiquement insensé d'utiliser des modèles larges propriétaires dans la plupart des cas d'utilisation agentiques. lisez cet article et aussi celui de NVIDIA ("Les petits modèles de langage sont l'avenir de l'IA agentique") pour en être convaincu.

il est ingénieur de recherche dans l'équipe Google Gemini et il a expliqué pratiquement tout ce qu'il faut savoir sur l'entrée dans la recherche en IA de pointe en 2026 en seulement 40 minutes. Voici les points principaux : > Comment commencer ? Suivez des cours sur le ML et le DL. Cela peut être à l'université ou en ligne. Apprenez les mathématiques de niveau undergraduate. Pas besoin de tout maîtriser d'un coup, vous y reviendrez. Ensuite, passez à la lecture d'articles. Cela vous aide à construire une "carte mentale" du domaine. > Comment lire des articles efficacement : c'est une compétence que vous améliorez en lisant plus d'articles. Commencez par le résumé, puis passez à la section principale. > Comment trouver des articles connexes lorsque vous recherchez quelque chose ? Lisez un article bien cité sur le sujet, puis allez dans ses citations pour remonter dans le temps, ou trouvez des articles qui le citent pour avancer dans le temps. > Comment passer de la lecture à commencer votre propre recherche ? Trouvez un article connexe qui a du code public. Téléchargez le code et le jeu de données et jouez un peu avec. Essayez de nouveaux paramètres, benchmarks, etc. Ce n'est pas une question d'implémenter des articles depuis zéro, mais de s'appuyer sur le travail d'autres auteurs. > De combien de mathématiques avez-vous réellement besoin ? Vous avez besoin de mathématiques mais pas tout d'un coup et pas toutes les mathématiques. Si vous êtes un chercheur théorique, vous devez connaître les mathématiques avancées. Les chercheurs empiriques ont principalement besoin de mathématiques pour comprendre. > Contactez des doctorants plus avancés, des professeurs ou des auteurs d'articles connexes pour demander des conseils/mentorat ou si vous pouvez contribuer à l'un de leurs projets. > Trouver des rôles de recherche repose beaucoup plus sur les recommandations que sur d'autres rôles. > Emploi dans l'industrie sans doctorat ? La résidence en IA est un excellent intermédiaire pour cela. Vous pouvez acquérir une expérience pratique et commencer votre carrière.