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Jessy Lin
Docteur @Berkeley_AI, chercheur invité @AIatMeta. Agents 🤖 💬 linguistiques interactifs
J'aime vraiment cette idée d'avoir des agents qui contrôlent un ordinateur avec votre contexte et vos données, alors que nous essayons tous de trouver le bon format pour les agents d'utilisation d'ordinateur/navigateur.
La réponse de zo est ~l'équivalent des "ordinateurs personnels" pour l'ère de l'IA, et c'est tellement cool de penser à la façon dont cela permet à la personne moyenne de programmer et d'automatiser des choses dans sa vie qui seraient autrement inaccessibles.
Félicitations @0thernet @perceptnet !! 💻

ben guo 🪽19 nov. 2025
aujourd'hui, nous annonçons @zocomputer.
quand nous avons eu l'idée – donner à chacun un serveur personnel, alimenté par l'IA – cela semblait fou.
mais maintenant, même ma mère a son propre serveur.
et cela améliore sa vie.
elle considère Zo comme son assistant personnel. elle lui envoie des messages pour gérer son emploi du temps chargé, en utilisant tout le contexte de ses notes et fichiers. elle n'a plus besoin de moi pour le support technique.
elle utilise également Zo comme son espace de travail intelligent – elle lui demande d'organiser ses fichiers, de modifier des documents et de faire des recherches approfondies.
avec l'aide de Zo, elle peut exécuter le code de ses étudiants diplômés et explorer les données elle-même. (ma mère est biologiste et dirige un laboratoire de recherche. salut maman)
Zo a donné à ma mère un véritable sentiment d'autonomie – elle peut faire tellement plus avec son ordinateur.
nous voulons que tout le monde ait ce même sentiment. nous voulons que les gens tombent amoureux de la création de choses pour eux-mêmes.
dans le futur que nous construisons, nous posséderons nos données, créerons nos propres outils et créerons des API personnelles. posséder un ordinateur cloud intelligent sera tout comme posséder un smartphone. et Internet semblera beaucoup plus vivant.
CELUI-CI EST POUR TOI MAMAN ❤️
un grand merci à @modal, @pydantic AI et @steeldotdev d'être de grands partenaires en amont de ce lancement. et merci @cursor_ai d'être mon épée 🗡️
et merci à tous ceux qui ont cru en nous. une petite poignée : @southpkcommons, @adityaag, @chrisbest, @rauchg, @immad, @shreyas, @MattHartman, @lessin, @gokulr, @sabrinahahn, @iqramband, @whoisnnamdi, @guruchahal, @mikemarg_, @gaybrick, @SJCizmar, @magdovitz, @anneleeskates, @henloitsjoyce, @sugarjammi, @thevibethinker, @aaronmakhoffman, @Sunfield__
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Dans le cadre de nos travaux récents sur les architectures de couches de mémoire, j'ai rédigé quelques réflexions sur le problème de l'apprentissage continu de manière générale :
Article de blog :
Une partie de l'exposition va au-delà des couches de mémoire, donc je pensais qu'il serait utile de le souligner séparément :

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🧠 Comment pouvons-nous doter les LLMs d'une mémoire leur permettant d'apprendre continuellement de nouvelles choses ?
Dans notre nouvel article avec @AIatMeta, nous montrons comment le finetuning sparse des couches de mémoire permet des mises à jour ciblées pour l'apprentissage continu, avec un minimum d'interférence avec les connaissances existantes.
Alors que le finetuning complet et LoRA voient des baisses drastiques de performance sur les tâches retenues (📉-89% FT, -71% LoRA sur les tâches d'apprentissage de faits), les couches de mémoire apprennent la même quantité avec beaucoup moins d'oubli (-11%).
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