Évolution de la recherche en IA

Ce chapitre explore l'évolution de la recherche en intelligence artificielle, en mettant en lumière le passage vers des approches plus fermées et les implications sur le partage d'informations. Les intervenants discutent des techniques d'annotation, comme le RLHF, et des défis liés à la qualité des données et au développement de modèles. La conversation aborde également les émotions et les défis rencontrés lors du lancement de nouveaux modèles d'IA.