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Les LLMs sont absolument incroyables pour des choses dans ou comme leur ensemble d'entraînement (dans la distribution).
Ils sont utiles aux experts chevronnés pour des choses juste au-delà de l'ensemble d'entraînement. À la frontière de la distribution.
Peu de preuves de percées bien au-delà de la distribution jusqu'à présent.

8 sept., 00:17
Co-fondateur d'OpenAI : “gpt-5 pro pour les mathématiques novatrices — en partenariat avec un professeur de mathématiques”
Mathématiciens : “À première vue, cela pourrait sembler utile pour une phase exploratoire, nous aidant à gagner du temps. En pratique, cependant, c'était tout le contraire”
> ne semble soutenir que la recherche incrémentale
> pas d'idées véritablement nouvelles
> seulement la combinaison d'idées provenant de différentes sources
> “nous sommes encore loin de partager l'enthousiasme sans réserve suscité par le post de @SebastienBubeck”
prédictions futures
> saturera le paysage scientifique avec des contributions techniquement correctes mais seulement modérément intéressantes
> rendant plus difficile la mise en avant de travaux véritablement originaux
> “un flot de résultats techniquement compétents mais sans inspiration qui dilue l'attention”
> Les doctorants pourraient perdre des opportunités essentielles pour développer des compétences fondamentales
> non seulement une perte d'originalité, mais aussi un affaiblissement du processus même de devenir mathématicien
s'il vous plaît, ne tombez pas dans les tactiques de relations publiques d'OAI.

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