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@fab13n

Toulouse, France Katılım Mayıs 2008
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fab13n@fab13n·
@FrancoisCame Ça reste leur physique, même si pas réduit à leur "baisabilité". Chenu cherche à les réduire à ça, et l'accepter, c'est faire vraiment peu de cas de la sélection par le ministère de l'ESR. Qui lui aussi mérite bcp de critiques, mais plus fondamentales que celle-là.
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François Camé
François Camé@FrancoisCame·
@fab13n Je me suis posé la question. Mais lisez : je ne parle justement pas du "physique" des titulaires. Je trouve juste que ces femmes ont l'air sympa et ouvertes. A l'opposé de l'aigreur qui suinte de S. Chenu.
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François Camé
François Camé@FrancoisCame·
Sébastien Chenu, RN, nous dit : une prof de socio à Nanterre est "moche, mal coiffée et aigrie". Evidemment, attaquer sur le physique est aussi infect que dire que Sébastien Chenu est moche et chauve...🙂 Mais, de plus, j'ai regardé quelque photos de professeures de sociologie à Nanterre, au hasard. Et c'est curieux : je trouve que ces femmes ont l'air beaucoup, mais vraiment beaucoup moins aigries que lui.🙂 Le problème de Lepenistes, en fait, c'est qu'ils sont encore plus bêtes que méchants.
François Camé tweet mediaFrançois Camé tweet mediaFrançois Camé tweet mediaFrançois Camé tweet media
Sébastien Chenu@sebchenu

Je suis ravi de voir @J_Bardella amoureux et que tous les deux soient épanouis ! N'en déplaise à certains, tout le monde n'a pas vocation à finir comme une prof de sociologie à Nanterre, moche, mal coiffée et aigrie ! @franceinfo

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fab13n
fab13n@fab13n·
@siliconcarnesf Ils n'ont pas assez d'avance sur les modèles open-weights pour se permettre ça impunément.
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Silicon Carne
Silicon Carne@siliconcarnesf·
Santiago pose la bonne question : que se passera-t-il quand OpenAI, Anthropic et Google multiplieront par dix le prix d'accès à leurs derniers modèles ? C'est la question qui devrait hanter tous ceux qui construisent sur ces API. Mais pour l'instant, Anthropic prouve que le marché enterprise est un aspirateur à cash quand le produit tient ses promesses. Et que la course à l'IA ne se gagne pas forcément avec le plus gros budget R&D, mais avec le produit que les développeurs adoptent au quotidien. Anthropic envisagerait une entrée en bourse dès octobre 2026, avec une valorisation de 380 milliards à la Série G de février. Le rapport de forces dans l'IA vient de basculer.
Santiago@svpino

What will happen when OpenAI, Anthropic, and Google raise the price to access their latest models by 10x?

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fab13n
fab13n@fab13n·
@RayaneRachid_ Oui, bosser avec la plupart des LLM et en particulier Claude, c'est 50% savoir programmer et avoir un sens de l'élégance logicielle, 50% savoir gérer le focus d'un enfant/collègue TDA/H 🙄.
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Rayane
Rayane@RayaneRachid_·
Voila pourquoi je déteste travailler avec Claude Opus (et je suis pas le seul), il va t'affirmer qu'il a fini tout le travail mais si tu lui demandes " T'as vraiment tout fini ? " Il va te dire non et recommencer, tu dois le pousser constamment. GPT5.4 taff pendant des heures tant que le taff n'est pas entièrement fini avec tout les edges cases couvert de A à Z
Rayane tweet mediaRayane tweet media
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fab13n
fab13n@fab13n·
@siliconcarnesf Il y a une différence entre refuser de participer, comme Amodei, et faire un truc qu'on devrait pas avoir le droit. 1er cas on peut choisir une autre boîte, ce qui a été fait. Alors que choisir un autre gouvernement c'est plus compliqué. 2nd cas la loi est _sensée_ l'empêcher.
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Silicon Carne
Silicon Carne@siliconcarnesf·
Dans cette histoire Anthropic vs Pentagone, il y a un truc qui me chiffonne depuis le début… J’adore Anthropic et je ne suis pas un fan de ce gouvernement MAIS pourquoi il nous faudrait croire davantage un CEO mandaté par des investisseurs plutôt que des élus mandatés par le peuple ? On passe notre temps à se plaindre du risque que les Big Tech représentent pour la démocratie, le voilà clairement à l’œuvre. Pourtant ici cela ne choque pas parce que cette société est censée être dans le camp du Bien. Aurions-nous la même réaction si le président avait été Obama et le CEO Elon Musk ?
The Verge@verge

Anthropic doesn’t trust the Pentagon, and neither should you theverge.com/podcast/893370…

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fab13n
fab13n@fab13n·
@siliconcarnesf @seo_mintavocado Il me semble qu'ils n'ont pas eu trop de scrupules à faire de la guerrilla procédurière contre Tesla Motors, quand ça les a arrangé. La seule différence c'est que quand Trump fait le bully, il le crie haut et fort au lieu d'être discret.
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Silicon Carne
Silicon Carne@siliconcarnesf·
@seo_mintavocado Je reproche rien ;-) Je me demande juste est-ce que si Musk avait eu les mêmes scrupules avec Obama ou Biden on aurait eu la même réaction ?
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fab13n
fab13n@fab13n·
@benjamincode Reste un problème : une bonne API restful est souvent une mauvaise API LLM. Elle manipule des ressources, pas des intentions, et encoder une intention en manipulations de ressources, ça bouffe bcp de contexte. Donc il faut refaire. HTTP ou MCP, c'est un détail: ça se vibe-code !
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Benjamin Code
Benjamin Code@benjamincode·
C’est un petit ce que je me suis toujours dit au fond de moi avec le MCP… Je captais pas pourquoi on devait décrire une “nouvelle API” pour les LLM… J’ai jamais trop creusé cette intuition par contre. Mais c’est vrai que quand le MCP d’un outil n’est pas dispo, les agents passent par l’API officielle de l’outil avec tout autant de succès du coup l’expérience corroborait pas mal cette intuition. Et maintenant les leaders de l’industrie font machine arrière ? En fait je suis un génie. Faut que je m’écoute plus souvent.
@levelsio@levelsio

Thank god MCP is dead Just as useless of an idea as LLMs.txt was It's all dumb abstractions that AI doesn't need because AI's are as smart as humans so they can just use what was already there which is APIs

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fab13n
fab13n@fab13n·
@Capitaine @ebodyguard En soi, réduire la quantité de travail pour générer autant de richesse est une bonne chose. Le problème, c'est qu'il faut créer d'autres façons que le salaire de distribuer le pouvoir d'achat. Ça c'est le job des politiques, plus vite ils le comprennent moins mal ça se passera.
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Olivier Sauvage
Olivier Sauvage@Capitaine·
Depuis cette nuit circule un rapport d'Anthropic sur l'impact de l'IA sur divers secteurs professionnels. Un schéma qui montre que dans beaucoup de domaines, l'IA pourrait prendre une place importante et provoquer un chômage de masse (allant jusqu'à 43% pour certaines catégories). J'aimerais qu'on m'explique quelque chose. Voilà une entreprise qui vend un service en annonçant qu'en même temps ce service va détruire (potentiellement) des millions d'emploi. C'est bien la première fois de ma vie que je vois une entreprise annoncer tranquillement que ce qu'elle produit (elle et ses concurrents) va provoquer des ravages dans la société. Comme ça, tranquillement, sans que personne ne semble ne remarquer la contradiction. Comme si les marchands de cigarettes, à une époque, nous auraient dit : "Ah, au fait, profitez bien de vos cigarettes, maintenant, parce qu'après, vous allez tous mourir du cancer." Comme si Coca-Cola et Mc Donald's s'étaient amusées à publier des rapports sur l'obésité aux États-Unis. Plusieurs hypothèses : 1) Les gens d'Anthropic n'ont aucune morale et sont d'un cynisme particulièrement abject. Ils se moquent des conséquences de ce qu'ils font, et n'ont aucun remord à nous le faire voir d'avance 2) Nous sommes masochistes et nous nous effrayons des rapport d'Anthropic tout en continuant à acheter leur service, alors qu'il devrait nous mettre théoriquement au chômage 3) Anthropic "ment" et s'amuse à nous faire peur avec des hypothèses qu'elle est elle même incapables de vérifier (et, en réalité, tout ça n'est que projection, sachant que le rapport d'Anthropic n'apporte aucune preuve de ce qu'il avance). 4) Anthropic ne ment pas et se gargarise de réduire le coût de la main d'œuvre dans des proportions telles que des milliers de grands groupe pourront réduire leurs coûts de production. Mon pari est la quatrième hypothèse, et même si je ne crois pas aux risques de chômage de masse, en revanche, je pense que ce plan cache, en réalité, un risque énorme de concentration des richesses et des moyens de production aux mains de quelques entreprises comme Anthropic, Google ou OpenAI sur certains secteurs d'activité. S'il y a un danger, il est plutôt à chercher de ce côté là et les états feraient bien dès maintenant de s'intéresser à leurs ambitions plutôt que de se soumettre à leurs bon vouloir si servilement, comme ils l'ont fait en grande partie jusqu'à maintenant. Et ça entraîne sans doute aussi tout un tas de considérations sur l'autonomie européenne en la matière. Que faisons-nous pour nous protéger de la sauvagerie et de la brutalité des entreprises US ? Comment assurons-nous notre indépendance ? N'est-ce pas @babgi ?
Olivier Sauvage tweet media
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fab13n
fab13n@fab13n·
@karpathy Something adjacent to language design which will become incredible important: code structure visualisation. UML, call graphs, edition history, other ways yet to be invented… Humans will spend the bulk of their time reviewing code, we need it displayed in more insightful ways.
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Andrej Karpathy
Andrej Karpathy@karpathy·
I think it must be a very interesting time to be in programming languages and formal methods because LLMs change the whole constraints landscape of software completely. Hints of this can already be seen, e.g. in the rising momentum behind porting C to Rust or the growing interest in upgrading legacy code bases in COBOL or etc. In particular, LLMs are *especially* good at translation compared to de-novo generation because 1) the original code base acts as a kind of highly detailed prompt, and 2) as a reference to write concrete tests with respect to. That said, even Rust is nowhere near optimal for LLMs as a target language. What kind of language is optimal? What concessions (if any) are still carved out for humans? Incredibly interesting new questions and opportunities. It feels likely that we'll end up re-writing large fractions of all software ever written many times over.
Thomas Wolf@Thom_Wolf

Shifting structures in a software world dominated by AI. Some first-order reflections (TL;DR at the end): Reducing software supply chains, the return of software monoliths – When rewriting code and understanding large foreign codebases becomes cheap, the incentive to rely on deep dependency trees collapses. Writing from scratch ¹ or extracting the relevant parts from another library is far easier when you can simply ask a code agent to handle it, rather than spending countless nights diving into an unfamiliar codebase. The reasons to reduce dependencies are compelling: a smaller attack surface for supply chain threats, smaller packaged software, improved performance, and faster boot times. By leveraging the tireless stamina of LLMs, the dream of coding an entire app from bare-metal considerations all the way up is becoming realistic. End of the Lindy effect – The Lindy effect holds that things which have been around for a long time are there for good reason and will likely continue to persist. It's related to Chesterton's fence: before removing something, you should first understand why it exists, which means removal always carries a cost. But in a world where software can be developed from first principles and understood by a tireless agent, this logic weakens. Older codebases can be explored at will; long-standing software can be replaced with far less friction. A codebase can be fully rewritten in a new language. ² Legacy software can be carefully studied and updated in situations where humans would have given up long ago. The catch: unknown unknowns remain unknown. The true extent of AI's impact will hinge on whether complete coverage of testing, edge cases, and formal verification is achievable. In an AI-dominated world, formal verification isn't optional—it's essential. The case for strongly typed languages – Historically, programming language adoption has been driven largely by human psychology and social dynamics. A language's success depended on a mix of factors: individual considerations like being easy to learn and simple to write correctly; community effects like how active and welcoming a community was, which in turn shaped how fast its ecosystem would grow; and fundamental properties like provable correctness, formal verification, and striking the right balance between dynamic and static checks—between the freedom to write anything and the discipline of guarding against edge cases and attacks. As the human factor diminishes, these dynamics will shift. Less dependence on human psychology will favor strongly typed, formally verifiable and/or high performance languages.³ These are often harder for humans to learn, but they're far better suited to LLMs, which thrive on formal verification and reinforcement learning environments. Expect this to reshape which languages dominate. Economic restructuring of open source – For decades, open-source communities have been built around humans finding connection through writing, learning, and using code together. In a world where most code is written—and perhaps more importantly, read—by machines, these incentives will start to break down.⁴ Communities of AIs building libraries and codebases together will likely emerge as a replacement, but such communities will lack the fundamentally human motivations that have driven open source until now. If the future of open-source development becomes largely devoid of humans, alignment of AI models won't just matter—it will be decisive. The future of new languages – Will AI agents face the same tradeoffs we do when developing or adopting new programming languages? Expressiveness vs. simplicity, safety vs. control, performance vs. abstraction, compile time vs. runtime, explicitness vs. conciseness. It's unclear that they will. In the long term, the reasons to create a new programming language will likely diverge significantly from the human-driven motivations of the past. There may well be an optimal programming language for LLMs—and there's no reason to assume it will resemble the ones humans have converged on. TL; DR: - Monoliths return – cheap rewriting kills dependency trees; smaller attack surface, better performance, bare-metal becomes realistic - Lindy effect weakens – legacy code loses its moat, but unknown unknowns persist; formal verification becomes essential - Strongly typed languages rise – human psychology mattered for adoption; now formal verification and RL environments favor types over ergonomics - Open source restructures – human connection drove the community; AI-written/read code breaks those incentives; alignment becomes decisive - New languages diverge – AI may not share our tradeoffs; optimal LLM programming languages may look nothing like what humans converged on ¹ x.com/mntruell/statu… ² x.com/anthropicai/st… ³ wesmckinney.com/blog/agent-erg…#issuecomment-3717222957" target="_blank" rel="nofollow noopener">github.com/tailwindlabs/t…

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fab13n
fab13n@fab13n·
@BrunoMasure Ceux qui auraient les moyens épargnent au lieu de consommer, si bien que les autres n'ont pas de job lucratif à exercer. Ce qui cloche, c'est que les français n'ont pas confiance dans leur gouvernance. Bizarre, ou pas 🤔 ? Mais cette épargne, c'est elle qui finance la dette.
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bruno masure🇪🇺🇺🇦🎬🐯💉( 6 doses)
Montant global de l'épargne des français : 6600 milliards d'euros. Et on me répète à longueur de temps sur les médias qu'une majorité de français n'arrive plus à boucler leurs fins de mois ! .... Y a quelque chose qui cloche , non ?
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On m'appelle 404
On m'appelle 404@Red_Pill_Report·
Ils y sont tous, ou presque. J'adore !
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fab13n@fab13n·
@sc_cath C'est juste qu'on planque dans les budgets ÉN et ÉSR une partie du déficit des retraites. À aucun moment on n'aurait envisagé de verser cet argent en salaire net aux universitaires, s'il n'avait pas été instantanément détourné.
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Sylvain Catherine
Sylvain Catherine@sc_cath·
Imaginez une université cherchant à recruter un chercheur étranger et devant lui expliquer ce bazar. — « Mais du coup, je pourrais partir à la retraite à 45 ans? » — « Non non, c’est pas pour vous ces cotisations. C’est pour équilibrer le système » Au secours! Aussi le budget des universités est bidon
Gabriel Lattanzio@GabLattanzio

Dépenses de retraite : 3326€. Salaire net IR payé : 2710€. Dernier bulletin de paie, PRAG à Paris 1. Ça y est, ce qui va à la retraite dépasse même mon net avant impôt. Salariés du privé : le trou du système est caché dans les fiches de paie du public. On va dans le mur.

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fab13n@fab13n·
@FrancoisCame C'est une autre régulation qu'il faut revoir aujourd'hui : laisser à d'autres professionnels (pharmaciens, IPA, opticiens, parfois simples commerçants…) les décisions médicales qui ne nécessitent pas absolument un bac+10. Mais ça va couiner encore plus fort au CNOM 🙄
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François Camé
François Camé@FrancoisCame·
Véridique : cette nuit, j'ai rêvé qu'une petite chouette venait se poser sur ma main alors que je tenais ma souris. La chouette, oiseau d'Athéna, symbole de clairvoyance... Et ce matin, en scrollant, je crois comprendre que Marine Le Pen est encore plus idiote que je ne le pensais. Coïncidence ? Je ne crois pas.🙂 PS. Le numérus clausus a été supprimé. Mais le numerus apertus... aussi.
Marine Le Pen@MLP_officiel

Ça, c’est ce que l’on a voulu faire croire aux naïfs car le numerus apertus est un numerus clausus qui ne dit pas son nom, mais entraîne les mêmes effets.

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fab13n@fab13n·
@Klunst @Eve_Piper_ Gestion locative = entreprise payée pour gérer les loyers, l'entretien, les états des lieux, trouver des locataires etc. Ce sont pas les propriétaires, juste des prestataires.
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fab13n@fab13n·
@ChicagoBoyFR @davidlisnard @knafo_sarah @davidlisnard, je l'ai lu couiner pathétiquement, dans un douloureux élan de cancer de l'assistanat, quand il a été question de lui retirer des fonctionnaires territoriaux à Cannes. Zéro crédibilité 😬
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Chicago Boy
Chicago Boy@ChicagoBoyFR·
A un an de la présidentielle, je suis un peu perdu. J’aime le discours de @DavidLisnard, qui est la personnalité dont je suis la plus proche idéologiquement. Mais sa volonté d’y aller me semble faible, comme son entourage. J’aime l’audace de @knafo_sarah, mais c’est plutôt un pari long terme, elle ne sera probablement pas candidate en 2027, et ne gagnerait de toutes façons pas. Les Républicains sont une marre de merde, rien à attendre d’eux. En Marche et Horizons, n’en parlons même pas. J’ai envie de m’engager à nouveau, mais avec qui ? Comment contribuer à faire monter les idées libérales ? Le moment est-il venu de reprendre la parole publiquement ? Et vous, vous en êtes où dans ces réflexions ?
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fab13n
fab13n@fab13n·
@gchampeau Ça force à monter en abstraction, comme passer de l'assembleur à un langage haut niveau. Je le vois ds l'autre sens : manager des agents retire ce qui me pèse ds le management d'équipes humaines. Je pense que les jobs dev et product manager vont fusionner => PM ultra-technique.
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fab13n@fab13n·
@dsampaolo C'est pas le remplissage du CERFA par l'usager, l'enjeu, ce sont les process en aval. Pour l'instant, on rattrape les gains de productivité en rendant l'administration + compliquée, ça "sauvegarde de l'emploi". Mais si ChatGPT est un meilleur ronds-de-cuir que 80% des humains…
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Didier Sampaolo@dsampaolo·
@fab13n Je suis pas d'accord. Remplir un CERFA, on peut le faire avec de la programmation depuis les années 70 (j'exagère a peine). La surface autimatisable a augmenté avec l'IA, la perception publique aussi, mais je suis loin d'être sûr que ça sera un ras de marée.
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@bwarrn @tomfgoodwin Those needed to implement IA deployment are the most likely to be replaced by it. So: alignment. This is one of those systemic issues which are settled one bankruptcy at a time.
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Ben Warren@bwarrn·
@tomfgoodwin wdyt is missing? what's needed to make ai work for the average f500?
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Ben Warren
Ben Warren@bwarrn·
Lunch w/ an exited founder who helps fortune 500 companies adopt AI. Insane reality check: Some of the biggest companies on earth use *zero* AI tools. Not even ChatGPT. Execs only recognize: ChatGPT, Copilot, Gemini (maybe Perplexity). Everyone feels behind. Nobody knows what to buy or how to plug it in. The "AI saturation" narrative is another example of what a bubble Silicon Valley is. Rest of the world hasn’t started yet. We have to build for the 99%.
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fab13n@fab13n·
@dsampaolo Et en gros, tant qu'on a des CERFA, et des bureaucrates dont la seule valeur ajoutée c'est de connaitre les centaines de règles tordues de leur toute petite niche, l'IA va détruire du "travail" à très faible valeur ajoutée. En France en particulier, ça va nous faire bizarre !
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fab13n@fab13n·
@dsampaolo Ça change quand même tout. Ça prend bcp moins de temps, à compétences égales, de faire faire du bon code à un IA aue de l'écrire soi-même. Ça change le coût d'informatiser les chose. Et ça augmente ÉNORMÉMENT la liste des choses rentables à informatiser.
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