AI Unraveled: Latest AI News & Trends, ChatGPT, Gemini, DeepSeek, Gen AI, LLMs, AI Ethics & Bias

In today's episode, we'll cover Clean Water AI's use of AI for water contamination detection, Microsoft Research's RAIN method for aligning language models with human preferences, Google Research's development of image-to-video technology, Google's development of Gemini conversational AI software, AI models accurately predicting US judges' rulings, and various updates in the field of AI.https://youtu.be/OHqg8G3-AVcWater safety is a critical concern for municipal water systems, as contamination by bacteria and harmful particles can have severe health repercussions. Unfortunately, detecting these issues can be challenging before they cause health problems. To address this need, Clean Water AI has developed an innovative solution that leverages artificial intelligence (AI) to identify water contamination. By utilizing trained models, Clean Water AI's system can effectively recognize harmful particles and bacteria that may compromise water safety. The solution involves the implementation of distributed devices that continuously monitor water sources for any signs of contamination. These devices are equipped with AI algorithms, which allow them to detect and classify dangerous bacteria and particles accurately. This real-time monitoring enables cities to identify and respond to contamination issues promptly. Clean Water AI employs a deep learning neural network to detect bacteria and particles in water, even at the microscopic level. By training a convolutional neural network model on the cloud, the system gains the capability to accurately identify and classify various contaminants. To deploy the solution, Clean Water AI utilizes edge devices equipped with the trained model. This approach ensures that the classification and detection occur at the source, providing real-time analysis of water quality. The system is designed to run continuously, allowing for round-the-clock monitoring. Implementing the solution involves the installation of Internet of Things (IoT) devices across different water sources in cities. These devices serve as the frontline sensors, constantly monitoring water quality and detecting any signs of contamination. This comprehensive monitoring approach offers cities greater visibility into their water systems and enables them to take proactive measures to ensure public safety. Full transcript at: https://enoumen.com/2023/09/02/emerging-ai-innovations-top-trends-shaping-the-landscape-in-september-2023/Are you eager to expand your understanding of artificial intelligence? Look no further than the essential book "AI Unraveled: Demystifying Frequently Asked Questions on Artificial Intelligence," available at Apple, Google, or Amazon today!This podcast is generated using the Wondercraft AI platform (https://www.wondercraft.ai/?via=etienne), a tool that makes it super easy to start your own podcast, by enabling you to use hyper-realistic AI voices as your host. Like mine!

In today's episode, we'll cover Microsoft and Google's increased water consumption rates, Google's Digital Futures Project and $20 million fund for responsible AI development, companies hiring for Generative AI talent, the potential of AI-driven software development, Meta's plans to develop a powerful AI model, Microsoft, MIT, and Google's transformation of Project Gutenberg Collection into AI-powered audiobooks, concerns about AI girlfriend and erotic chatbot ads on social media, the unveiling of Apple's iPhone 15 Pro and Pro Max, and the launch of Google's Digital Futures Project and $20 million fund.Video: https://youtu.be/0o4ErHfvbjgAI technology has been making significant strides in recent years, but along with its advancements comes a concern for sustainability and its impact on the environment. One major aspect of this concern is the staggering water consumption rates of companies like Microsoft and Google. Last year alone, Microsoft's data centers used an astounding amount of water, draining over 2,500 Olympic-sized swimming pools. This represents a 34% increase from the previous year. Similarly, Google reported a 20% increase in water consumption over the same period. The main reason behind this surge in water usage is the exponential growth of AI and its associated technologies. AI requires massive server farms, which heavily rely on water for cooling purposes. According to Shaolei Ren, a researcher at UC Riverside who focuses on AI's environmental impact, the spike in water usage can be primarily attributed to AI. In fact, every 5 to 50 prompts submitted to ChatGPT, an AI language model, consumes approximately 500 ml of water. This information comes from an upcoming paper by Professor Ren's team. Recognizing the gravity of the situation, tech giants like Google are taking responsible steps to address this issue. They have committed to assessing their water usage and its impact on surrounding areas. By doing so, they aim to find ways to mitigate any negative effects and promote responsible water usage. In conclusion, the rapid growth of AI technology has led to a concerning increase in water consumption by companies like Microsoft and Google. However, these tech companies are aware of the issue and are actively exploring ways to minimize their water usage and its environmental impact.Full transcript at: https://enoumen.com/2023/09/02/emerging-ai-innovations-top-trends-shaping-the-landscape-in-september-2023/Attention AI Unraveled Podcast Listeners!Are you eager to expand your understanding of artificial intelligence? Look no further than the essential book "AI Unraveled: Demystifying Frequently Asked Questions on Artificial Intelligence," now available at Apple, Google, or Amazon today!This podcast is generated using the Wondercraft AI platform (https://www.wondercraft.ai/?via=etienne), a tool that makes it super easy to start your own podcast, by enabling you to use hyper-realistic AI voices as your host. Like mine!

Dans l'épisode d'aujourd'hui, nous aborderons l'introduction par Google de modèles linguistiques en tant qu'optimiseurs, le logiciel TensorRT-LLM de NVIDIA améliorant les performances, le procès antitrust de Google et les préoccupations concernant l'innovation, l'utilisation d'IRM corporelle complète par les élites de la Silicon Valley, la découverte du plus grand gisement de lithium au monde, les récents développements en matière d'IA, y compris TensorRT-LLM, l'objectif de Meta de rivaliser avec GPT-4, l'outil de recherche de mots-clés en IA de Reddit, les collaborations entre Infosys et NVIDIA et Reliance et Nvidia, et une recommandation de livre pour AI Unraveled intitulée "AI Unraveled".Google DeepMind a eu une idée intéressante : utiliser des modèles linguistiques comme optimiseurs. Ils appellent cette approche "Optimization by PROmpting" ou OPRO pour faire court. Au lieu de s'appuyer sur des méthodes d'optimisation traditionnelles, les modèles de DeepMind sont entraînés à générer de nouvelles solutions en comprenant les descriptions en langage naturel du problème à résoudre et en utilisant les solutions précédentes comme base. Ce concept a été testé sur une gamme de problèmes, y compris la régression linéaire, les problèmes du voyageur de commerce et les tâches d'optimisation de la demande. Les résultats sont plutôt impressionnants. Les prompts optimisés par OPRO ont surpassé les prompts conçus par des humains jusqu'à 8% sur le jeu de données GSM8K, et jusqu'à un énorme 50% sur le jeu de données des tâches difficiles de Big-Bench. Alors, pourquoi est-ce si important ? Eh bien, OPRO de DeepMind a le potentiel de révolutionner la résolution de problèmes dans différents domaines. En améliorant la précision des tâches et en dépassant les approches conçues par les humains, il peut fournir aux utilisateurs finaux des solutions plus efficaces et plus performantes. Que ce soit dans la recherche opérationnelle, la logistique ou tout autre domaine impliquant une résolution de problèmes complexe, OPRO pourrait changer la donne. Il est passionnant de voir comment les modèles linguistiques peuvent être utilisés de manière novatrice pour relever des défis du monde réel.Contenu complet a: https://enoumen.com/2023/09/02/emerging-ai-innovations-top-trends-shaping-the-landscape-in-september-2023/Attention aux auditeurs du podcast AI Unraveled !Êtes-vous désireux d’élargir votre compréhension de l’intelligence artificielle ? Ne cherchez pas plus loin que le livre essentiel « AI Unraveled : Démystifier les questions fréquemment posées sur l'intelligence artificielle », d'Etienne Noumen, désormais disponible sur Shopify, Apple, Google ou Amazon (https://amzn.to/44Y5u3y) dès aujourd'hui !

https://youtu.be/Eada9prCKKEGoogle DeepMind has come up with an interesting idea: using language models as optimizers. They call this approach Optimization by PROmpting, or OPRO for short. Instead of relying on traditional optimization methods, DeepMind's models are trained to generate new solutions by understanding natural language descriptions of the problem at hand and using previous solutions as a basis. This concept has been tested on a range of problems, including linear regression, traveling salesman problems, and prompt optimization tasks. The results are pretty impressive. The prompts optimized by OPRO have outperformed prompts designed by humans by up to 8% on the GSM8K dataset, and up to a whopping 50% on the Big-Bench Hard tasks dataset. So why is this significant? Well, DeepMind's OPRO has the potential to revolutionize problem-solving in various fields. By improving task accuracy and surpassing human-designed approaches, it can provide end users with more efficient and effective solutions. Whether it's in operations research, logistics, or any other domain that involves complex problem-solving, OPRO could be a game-changer. It's exciting to see how language models can be leveraged in such innovative ways to tackle real-world challenges.Video: https://youtu.be/Eada9prCKKEHey there! I have some exciting news to share with you today. NVIDIA has just released a groundbreaking software called TensorRT-LLM that can supercharge LLM inference on H100 GPUs. This is a game-changer, folks! So, what's so special about this software? Well, it comes packed with optimized kernels, pre- and post-processing steps, and even multi-GPU/multi-node communication primitives. All of this combined gives you an incredible performance boost. And the best part? You don't need to be a C++ or NVIDIA CUDA expert to use it! NVIDIA has made it super easy for developers to experiment with new LLMs. But wait, there's more! TensorRT-LLM also offers an open-source modular Python API, making customization and extensibility a breeze. You can even quantize your models to FP8 format for better memory utilization. And guess what? TensorRT-LLM is not just for H100 GPUs. Full transcript at: https://enoumen.com/2023/09/02/emerging-ai-innovations-top-trends-shaping-the-landscape-in-september-2023/Attention AI Unraveled Podcast Listeners!Are you eager to expand your understanding of artificial intelligence? Look no further than the essential book "AI Unraveled: Demystifying Frequently Asked Questions on Artificial Intelligence," now available at Apple, Google, or Amazon today!This podcast is generated using the Wondercraft AI platform (https://www.wondercraft.ai/?via=etienne), a tool that makes it super easy to start your own podcast, by enabling you to use hyper-realistic AI voices as your host. Like mine!

In today's episode, we'll cover Harvard scientist Kohane validating GPT-4's medical prowess, OpenAI doubling ChatGPT Plus users' message limit to 50, OpenAI unveiling Shap·E for rapid 3D design generation, OpenAI offering $1M in grants for democratic AI governance projects, the potential job displacement by generative AI, privacy risks with connected cars, and expanding your understanding of AI with the book "AI Unraveled".Video: https://youtu.be/tWFQ6nPLvY8So, this incredible news just came out – Dr. Isaac Kohane, a brilliant scientist from Harvard, has given his stamp of approval to GPT-4, the latest artificial intelligence model. Not only is Dr. Kohane an expert in medicine, but he's also a computer science whiz. And let me tell you, folks, GPT-4 has blown him away with its medical prowess! During his evaluation, Dr. Kohane found that GPT-4 outperformed many human doctors. It achieved an impressive 90% accuracy rate on medical licensing exam questions – that's right, it nailed the exams! But that's not all – GPT-4 also showed its skills by providing patient translations and offering valuable insights into physician-patient interactions. Talk about an all-around genius! But here's where it gets even more mind-blowing, folks. During a real-world test, GPT-4 actually diagnosed a rare medical condition. And get this – its diagnostic skills were on par with those of experienced physicians like Dr. Kohane himself. Now, that's something to take notice of! However, Dr. Kohane, being the thorough researcher he is, also highlighted some small areas where GPT-4 fell short. In his recent publication titled 'The AI Revolution in Medicine,' he pointed out that the model sometimes made minor clerical oversights and numerical inaccuracies. Hey, nobody's perfect, right? Now, amidst all the excitement and wonder, Dr. Kohane is faced with a big challenge – ensuring that GPT-4 remains consistently reliable during medical consultations. It's one thing to perform well in controlled environments, but it's a whole different ball game when it comes to real-life patient care. So, there you have it, folks! GPT-4, the impressive AI model, has received the stamp of approval from none other than Dr. Isaac Kohane, the expert himself. While it's not without its occasional flaws, GPT-4 has shown incredible potential in the world of medicine. Who knows what the future holds for AI and healthcare? Only time will tell!Full transcript at: https://enoumen.com/2023/09/02/emerging-ai-innovations-top-trends-shaping-the-landscape-in-september-2023/Attention AI Unraveled Podcast Listeners!Are you eager to expand your understanding of artificial intelligence? Look no further than the essential book "AI Unraveled: Demystifying Frequently Asked Questions on Artificial Intelligence," now available at Apple, Google, or Amazon today!This podcast is generated using the Wondercraft AI platform (https://www.wondercraft.ai/?via=etienne), a tool that makes it super easy to start your own podcast, by enabling you to use hyper-realistic AI voices as your host. Like mine!

Dans l'épisode d'aujourd'hui, nous aborderons les sujets suivants : Noonoouri, un influenceur virtuel, signant un contrat d'enregistrement avec Warner Music, les projets de Twitter d'utiliser des données pour les modèles d'IA tout en assurant la confidentialité des DM, l'utilisation de l'IA comme ChatGPT pour l'analyse en temps réel, le dispositif de reconnaissance de paume alimenté par l'IA d'Amazon One, l'expansion d'Intel dans les opportunités d'IA au-delà des centres de données, l'introduction de Refact Code LLM pour les développeurs, diverses mises à jour du paysage de l'IA, y compris le plugin Canva d'OpenAI pour ChatGPT et l'acceptation de jeux génératifs AI Store par Epic Games, l'IA prédisant les odeurs et générant des médicaments contre la COVID, et une recommandation de livre sur l'intelligence artificielle ainsi qu'un outil de podcast appelé Wondercraft AI.Video: https://youtu.be/YV7KfqTbY8QAs-tu entendu la nouvelle ? Noonoouri, l'influenceuse virtuelle qui s'est fait un nom dans le monde de la mode, vient de signer un contrat avec Warner Music. Mais voici le coup de théâtre : elle n'est pas une artiste typique. En fait, elle n'existe même pas dans le monde réel ! Avec un nombre impressionnant de 400 000 abonnés sur Instagram et des collaborations remarquables avec de grandes marques de mode comme Dior et Valentino, Noonoouri est le fruit de l'imagination de l'artiste Joerg Zuber. Et tandis que ses collaborations dans le domaine de la mode lui ont valu beaucoup d'attention, c'est sa voix créée par intelligence artificielle qui la propulse vers de nouveaux sommets. Bien que sa voix soit entièrement artificielle, la chanson elle-même est le résultat de la créativité humaine, grâce à la collaboration entre Warner et le producteur allemand DJ Alle Farben. Ainsi, même si Noonoouri est une création virtuelle, le cœur et l'âme de sa musique proviennent toujours de vraies personnes. Mais que cela signifie-t-il pour l'avenir des artistes humains ? C'est une question qui préoccupe de nombreux acteurs de l'industrie musicale. Alors que des avatars comme Noonoouri continuent de gagner en popularité, les artistes humains seront-ils éclipsés ou remplacés ? Seul le temps le dira. En attendant, Noonoouri utilise sa plateforme virtuelle non seulement pour la musique, mais aussi pour militer en faveur de causes importantes comme le véganisme et l'antiracisme. Alors, garde un œil sur le vidéoclip de Noonoouri et découvre comment cette influenceuse virtuelle fait des vagues dans le milieu musical. C'est un moment passionnant, plein de possibilités et de questions sur l'avenir de l'artiste.Contenu complet a: https://enoumen.com/2023/09/05/how-to-analyze-your-business-performance-with-chatgpt/ Attention aux auditeurs du podcast AI Unraveled !Êtes-vous désireux d’élargir votre compréhension de l’intelligence artificielle ? Ne cherchez pas plus loin que le livre essentiel « AI Unraveled : Démystifier les questions fréquemment posées sur l'intelligence artificielle », d'Etienne Noumen, désormais disponible sur Shopify, Apple, Google ou Amazon (https://amzn.to/44Y5u3y) dès aujourd'hui !

In today's episode, we'll cover the following topics: Virtual influencer Noonoouri signing a record deal with Warner Music, Twitter's plans to use data for AI models while assuring DM privacy, the use of AI like ChatGPT for real-time analytics, Amazon One's AI-powered palm recognition device, Intel's expansion into AI opportunities beyond data centers, the introduction of Refact Code LLM for developers, various updates in the AI landscape including OpenAI's Canva Plugin for ChatGPT and Epic Games Store accepting generative AI games, AI predicting smells and generating COVID drugs, and a book recommendation on artificial intelligence as well as a podcast tool called Wondercraft AI.Video: https://youtu.be/YV7KfqTbY8QHave you heard the news? Noonoouri, the virtual influencer who's made a name for herself in the fashion world, has just signed a record deal with Warner Music. But here's the twist: she's not your typical artist. In fact, she doesn't even exist in the real world! With a staggering 400k followers on Instagram and impressive collaborations with major fashion brands like Dior and Valentino, Noonoouri is the brainchild of artist Joerg Zuber. And while her fashion gigs have gained her plenty of attention, it's her AI-crafted voice that's taking her to the next level. Although her voice is entirely artificial, the song itself is a product of human creativity, thanks to the collaboration between Warner and German producer DJ Alle Farben. So, while Noonoouri may be a virtual creation, the heart and soul of her music still comes from real people. But what does this mean for the future of human artists? It's a question that's been on the minds of many in the music industry. As avatars like Noonoouri continue to gain popularity, will human artists be overshadowed or replaced? Only time will tell. In the meantime, Noonoouri is using her virtual platform not just for music, but also to advocate for important issues like veganism and anti-racism. So, keep an eye out for Noonoouri's music video and see how this AI influencer is making waves in the music scene. It's an exciting time, full of possibilities and questions about the future of artistry.Read more at https://enoumen.com/2023/09/05/how-to-analyze-your-business-performance-with-chatgpt/Are you eager to expand your understanding of artificial intelligence? Look no further than the essential book "AI Unraveled: Demystifying Frequently Asked Questions on Artificial Intelligence," now available at Apple, Google, or Amazon (https://amzn.to/44Y5u3y) today!This podcast is generated using the Wondercraft AI platform (https://www.wondercraft.ai/?via=etienne), a tool that makes it super easy to start your own podcast,

Dans l'épisode d'aujourd'hui, nous aborderons le jeu de données Belebele de Meta AI, qui évalue les modèles de texte dans plusieurs langues, le modèle japonais de vision-langage de Stability AI pour les personnes malvoyantes, le lien entre les transformateurs et les machines à vecteurs de support, le problème de l'hallucination dans les modèles linguistiques d'IA et ses solutions, l'intégration de Canva dans ChatGPT Plus pour la création graphique, différentes annonces et développements liés à l'IA, et enfin, une recommandation d'écouter le podcast AI Unraveled et de vous procurer le livre "AI Unraveled".Video: https://youtu.be/WymLN8Vjvd8Meta AI a récemment fait une annonce excitante à propos de leur nouvel ensemble de données appelé Belebele. Cet ensemble de données est conçu pour comprendre 122 langues différentes, ce qui représente une avancée importante dans le domaine de la compréhension du langage naturel. Belebele est un ensemble de données multilingue de compréhension de lecture qui permet d'évaluer les modèles de texte dans des langues à ressource élevée, moyenne et faible. En élargissant la couverture linguistique des référentiels de compréhension du langage naturel, il permet une comparaison directe des performances des modèles dans toutes les langues. L'ensemble de données se compose de questions basées sur de courts passages de l'ensemble de données Flores-200, avec quatre réponses à choix multiples. Ces questions ont été soigneusement conçues pour tester différents niveaux de compréhension générale du langage. En évaluant des modèles de langage masqué multilingue et de grands modèles de langage utilisant l'ensemble de données Belebele, les chercheurs ont découvert que les modèles multilingues plus petits obtiennent en réalité de meilleurs résultats dans la compréhension de plusieurs langues. Cette constatation remet en question l'idée selon laquelle les modèles plus grands surpassent toujours les modèles plus petits. Alors, pourquoi cela importe-t-il ? Eh bien, l'ensemble de données Belebele ouvre de nouvelles opportunités pour évaluer et analyser les capacités multilingues des systèmes de traitement du langage naturel. Il bénéficie également aux utilisateurs finaux en offrant une meilleure compréhension de l'IA dans un plus large éventail de langues. De plus, cet ensemble de données établit une référence pour les modèles d'IA, en repensant potentiellement la concurrence alors que les modèles plus petits montrent une performance supérieure par rapport aux plus grands. Dans l'ensemble, l'ensemble de données Belebele de Meta AI est un changement de paradigme dans le domaine de la compréhension multilingue, offrant des possibilités passionnantes pour faire progresser la compréhension du langage dans les systèmes d'IA.Full transcript: https://enoumen.com/2023/09/04/transformers-as-support-vector-machines-and-are-ai-models-doomed-to-always-hallucinate/Attention aux auditeurs du podcast AI Unraveled !Êtes-vous désireux d’élargir votre compréhension de l’intelligence artificielle ? Ne cherchez pas plus loin que le livre essentiel « AI Unraveled : Démystifier les questions fréquemment posées sur l'intelligence artificielle », d'Etienne Noumen, désormais disponible sur Shopify, Apple, Google ou Amazon (https://amzn.to/44Y5u3y) dès aujourd'hui !

In today's episode, we'll cover Meta AI's Belebele dataset evaluating text models in multiple languages, Stability AI's Japanese vision-language model for visually impaired individuals, the connection between transformers and Support Vector Machines, the issue of hallucination in AI language models and its mitigation, the Canva integration in ChatGPT Plus for graphic creation, various AI-related announcements and developments, and lastly, a recommendation to get the book "AI Unraveled."https://youtu.be/AlLnZ5Z2ev8Meta AI recently made an exciting announcement about their new dataset called Belebele. This dataset is designed to understand 122 different languages, making it a significant advancement in the field of natural language understanding. Belebele is a multilingual reading comprehension dataset that allows for the evaluation of text models in high, medium, and low-resource languages. By expanding the language coverage of natural language understanding benchmarks, it enables direct comparison of model performance across all languages. The dataset consists of questions based on short passages from the Flores-200 dataset, featuring four multiple-choice answers. These questions were carefully designed to test various levels of general language comprehension. By evaluating multilingual masked language models and large language models using the Belebele dataset, researchers found that smaller multilingual models actually perform better in understanding multiple languages. This finding challenges the notion that larger models always outperform smaller ones. So why does this matter? Well, the Belebele dataset opens up new opportunities for evaluating and analyzing the multilingual capabilities of NLP systems. It also benefits end users by providing better AI understanding in a wider range of languages. Additionally, this dataset sets a benchmark for AI models, potentially reshaping the competition as smaller models show superior performance compared to larger ones. Overall, Meta AI's Belebele dataset is a game-changer in the field of multilingual understanding, offering exciting possibilities for advancing language comprehension in AI systems.Full transcript at: https://enoumen.com/2023/09/04/transformers-as-support-vector-machines-and-are-ai-models-doomed-to-always-hallucinate/Are you eager to expand your understanding of artificial intelligence? Look no further than the essential book "AI Unraveled: Demystifying Frequently Asked Questions on Artificial Intelligence," now available at Apple, Google, or Amazon (https://amzn.to/44Y5u3y) today!This podcast is generated using the Wondercraft AI platform (https://www.wondercraft.ai/?via=etienne), a tool that makes it super easy to start your own podcast,

Rejoignez-nous pour explorer l'entrelacement fascinant de l'IA générative et discriminative, deux domaines révolutionnaires dans le domaine technologique. Le PDG de Signal, David Benigson, partage ses connaissances d'expert et discute de l'équilibre impératif et de la collaboration entre ces sous-ensembles d'IA. Ne manquez pas une conversation enrichissante avec l'un des esprits les plus brillants de l'industrie !Video: https://youtu.be/LagXoKmayjkL'IA génératrice et l'IA discriminante sont deux approches différentes dans le domaine de l'intelligence artificielle. L'IA discriminante se concentre sur l'apprentissage pour distinguer entre différentes classes de données, tandis que l'IA génératrice consiste à créer de nouvelles données qui ressemblent aux données d'entraînement. Dans le monde des affaires, les deux types d'IA ont leurs propres avantages et applications uniques. Le choix entre l'IA génératrice et l'IA discriminante dépend du problème spécifique que vous essayez de résoudre. Si vous avez besoin d'une solution qui demande de la créativité et de l'imagination, l'IA génératrice est la meilleure option. Elle peut générer de nouvelles images, du texte, ou de la musique, par exemple. D'autre part, si votre tâche nécessite une classification ou une prédiction précise, l'IA discriminante excelle. Pour simplifier les choses, l'IA génératrice est comme un artiste qui peint de nouveaux chefs-d'œuvre basés sur des œuvres existantes, tandis que l'IA discriminante est comme un analyste qui classifie et prédit avec précision. Chaque type a ses forces, mais ils se complètent finalement dans la boîte à outils de l'IA. Ainsi, lorsqu'il s'agit de résoudre des défis commerciaux réels, il est crucial de comprendre les différences entre l'IA génératrice et l'IA discriminante. Les entreprises peuvent exploiter la puissance de ces outils d'IA de manière à répondre à leurs besoins et objectifs spécifiques. Il s'agit d'utiliser le bon outil pour le bon travail.Contenu complet: https://enoumen.com/2023/09/02/unraveling-the-symbiosis-of-generative-and-discriminative-ai/Attention aux auditeurs du podcast AI Unraveled !Êtes-vous désireux d’élargir votre compréhension de l’intelligence artificielle ? Ne cherchez pas plus loin que le livre essentiel « AI Unraveled : Démystifier les questions fréquemment posées sur l'intelligence artificielle », d'Etienne Noumen, désormais disponible sur Shopify, Apple, Google ou Amazon (https://amzn.to/44Y5u3y) dès aujourd'hui !