Cohere Research Blog
L'un de mes laboratoires de recherche en IA préférés, avec d'excellentes ressources pour apprendre l'IA à tous les niveaux. Jetez un œil à leurs articles si vous voulez aller plus loin.
Des ressources que j'aime et vers lesquelles je reviens sans cesse.
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À mes yeux, le GOAT des évals d'IA. Des articles concrets et tranchés sur les évals de LLM, le fine-tuning et la mise en production de vrais produits d'IA. Axé sur ce qui marche vraiment en pratique.
Sur l'évaluation et l'itération des produits d'IA — utile à quiconque cherche à mesurer si son application de LLM s'améliore vraiment.
L'équipe de Langfuse sur l'observabilité, le traçage et l'évaluation des LLM — une lecture pratique si vous mettez des applications de LLM en production.
Parmi les écrits les plus clairs sur les systèmes de ML et l'ingénierie de l'IA — de niveau production et sans esbroufe. Ses livres sont la suite naturelle.
Le pôle de recherche d'Anthropic — interprétabilité, alignement et sécurité aux côtés des sorties de modèles. Fort sur le « pourquoi », pas seulement le « quoi ».
Les annonces et publications de recherche d'OpenAI, directement à la source. Idéal pour suivre vers où vont les capacités des modèles de pointe.
Une newsletter sur l'IA, le produit et la stratégie — des analyses digestes sur l'évolution du domaine et ce que cela implique pour ceux qui construisent.
Du ML appliqué et des systèmes de LLM expliqués avec l'œil d'un praticien — systèmes de recommandation, évals et patrons de conception applicables.
Des écrits au croisement de l'IA, de la sécurité et du sens humain. Vision d'ensemble et outils pratiques ; sa newsletter est une lecture régulière.