Pas forcément d’accord pour les 1,4 milliards pour la Seine. A ma connaissance il n’y a pas eu de mesures d’urgence et temporaires. Toute l’infrastructure va rester en place.

Après c’est vrai que ça coûte 140 euros par habitant d’Ile de France, ce qui n’est pas négligeable. Mais de la a appeler ça un caprice.

Ton article parle d’autre chose. Il parle de l’année 2023 par rapport à l’année 2022. La on compare le premier semestre 2024 au premier semestre 2023.

J’ai répondu par rapport au secteur de l’industrie dans un autre commentaire, pour ce secteur là ça semble être une bonne chose. Pour les autres secteurs en forte baisse, je n’ai pas fait d’analyse, mais il n’y a pas de raison que cette baisse soit liée à des choses négatives. Par exemple une grosse partie des réductions sont dues à un hiver clément.

Le seul point noir, c’est les transports. On sait très bien comment réduire les émissions, vu que la demande est élastique par rapport au prix. Mais plus personne n’osera mettre en place une taxe CO2 (merci les gilets jaunes). Le RN promet même de retirer les taxes sur l’essence (quitte même à ne pas respecter les règles de l’UE), histoire qu’on soit encore plus dépendant des dictatures.

Peut-être pour la baisse de 5% des émissions de l’industrie. Mais pas pour les autres secteurs.

C’est aussi possible qu’il n’y ait pas eu de baisse dans l’industrie. Ton article parle de faillite d’entreprises, ce qui ne veut pas dire une cessation d’activité économique, juste que le propriétaire a perdu son argent.

Le premier exemple de ton article, je la connais bien. C’est Ascometal, j’ai suivi la saga avec Marsactu. L’usine continuera de produire après sa reprise avec juste l’arrêt de l’activité du fil. L’entreprise racheteuse va aussi investir pour ajouter un four électrique pour réduire l’impact carbone de l’entreprise.

Ce qu’il faudrait regarder c’est la production industriel, qui est assez stable :

La production du premier trimestre 2024 est légèrement supérieure à celle du premier trimestre 2023 dans l’industrie manufacturière (+0,4 %) comme dans l’ensemble de l’industrie (+0,3 %).

Sauf que les gens qui ne font pas d’études ont une espérance de vie plus faible. C’est normal qu’il puissent prendre leur retraite plus tôt.

C’est ce qui me gênait le plus dans la réforme de Macron. L’augmentation de l’âge minimum pour la retraite touche plus les précaires qu’une augmentation des années de cotisations.

En tant qu’ingénieur, j’ai un travail bien moins pénible qu’un ouvrier, c’est normal que je prenne une retraite plus tardive.

Depuis janvier 2021, il est conseiller politique auprès de la délégation générale de La République en marche. Jérôme Peyrat est condamné en 2020 pour violences conjugales sur son ancienne compagne, ce qui le conduit à renoncer à sa candidature aux élections législatives de 2022.

Il finit par se représenter aux élections législatives anticipées de 2024 malgré les polémiques que sa candidature lève

Le petit filou, il a attendu qu’on l’oublie. Je ne comprends pas pourquoi les partis politiques tiennent autant à garder ces éléments.

En même temps, pas très malin d’utiliser le dog whistle <<du fleuve jusqu’à la mer>>.

Ce qui sous entend au pire un génocide et au mieux la situation des juifs de l’Algérie après la libération.

Assez surpris que LFI l’ait accepté. Après les républicains ont bien Meyer Habib.

Ça fonctionne bien, ça m’a bien mis Volt comme premier choix.

La Russie a fait tout ce qu’elle a pu pour éviter la guerre en essayant de menacer ses voisins pour éviter qu’ils rejoignent l’OTAN ?

Surtout que ces menaces n’ont pas arrêté après l’invasion de la Crimée. l’Ukraine a le droit de former les alliances qu’elle veut, surtout pour se défendre d’un envahisseur qui ne veut pas arrêter.

Paie ta propagande Russe.

Le gouvernement avait mis en place une interdiction de ventes d’armes plus stricte en nouvelle Calédonie.

Cette interdiction a été supprimé par le gouvernement local en 2011.

Évidemment que le gouvernement ne désire pas cette situation, ça provoque de l’instabilité. C’est comme dire que l’OAS a aidé la France en Algérie.

Les rames de train ne sont qu’une partie du billet. Le gros reste l’entretien des rails (et remboursement des prêts pour construire ces rails). Vu le prix au km des nouvelles constructions, le prix du TGV ne risque pas de baisser.

Explication alternative, un procureur de la république peut porter plainte d’office,c’est-à-dire sans qu’il ait été saisi par la victime.

I’m afraid that would not be sufficient.

These instructions are a small part of what makes a model answer like it does. Much more important is the training data. If you want to make a racist model, training it on racist text is sufficient.

Great care is put in the training data of these models by AI companies, to ensure that their biases are socially acceptable. If you train an LLM on the internet without care, a user will easily be able to prompt them into saying racist text.

Gab is forced to use this prompt because they’re unable to train a model, but as other comments show it’s pretty weak way to force a bias.

The ideal solution for transparency would be public sharing of the training data.

people who’ve never been laid

That was unnecessary. I know that people with poor social skills have more trouble with romance, but implying that all virgins are socially inept is a harmful stereotype, luck is a big factor in finding relationships.

It’s absolutely amazing, but it is also literally and technologically impossible for that to spontaneously coelesce into reason/logic/sentience.

This is not true. If you train these models on game of Othello, they’ll keep a state of the world internally and use that to predict the next move played (1). To execute addition and multiplication they are executing an algorithm on which they were not explicitly trained (although the gpt family is surprisingly bad at it, due to a badly designed tokenizer).

These models are still pretty bad at most reasoning tasks. But training on predicting the next word is a perfectly valid strategy, after all the best way to predict what comes after the “=” in 1432 + 212 = is to do the addition.

Now let’s look at Office. Open an Excel spreadsheet with tables in any app other than excel. Tables are something that’s just a given in excel, takes 10 seconds to setup, and you get automatic sorting and filtering, with near-zero effort. No, I’m not setting up a DB in an open-source competitor to Access. That’s just too much effort for simple sorting and filtering tasks, and isn’t realistically shareable with other people.

Am I missing something or isn’t it exactly the same thing in libre office ?

I don’t believe that there are solutions that are as complete as team, for video and voice calls it’s among the best.

But it’s so bad for text ! Why do I have to wait for a second when I change channels ? Why does it not support markdown (the partial implementation that it has is arguably worse than no implementation at all) ? Why is the search so bad ?

Cette franchise doit être aussi payé par les plus pauvres ?

Convolutional neural networks and plant identifying apps came before chat gpt. Beyond both relying on neural networks they don’t have much in common.

Don’t know why you are down voted it’s a good question.

As a matter of fact it almost happened for search engines in France. Newspaper’s argued that snippets were leading people to not go into their ad infested sites thus losing them revenue.

https://techcrunch.com/2020/04/09/frances-competition-watchdog-orders-google-to-pay-for-news-reuse/

Yes to your question, but that’s not what I was saying.

Here is one of the most popular training datasets : https://pile.eleuther.ai/

If you look at the pdf describing the dataset, you’ll find the mean length of these documents to be somewhat short with mean length being less than 20kb (20000 characters) for most documents.

You are asking for a model to retain a memory for the whole duration of a discussion, which can be very long. If I chat for one hour I’ll type approximately 8400 words, or around 42KB. Longer than most documents in the training set. If I chat for 20 hours, It’ll be longer than almost all the documents in the training set. The model needs to learn how to extract information from a long context and it can’t do that well if the documents on which it trained are short.

You are also right that during training the text is cut off. A value I often see is 2k to 8k tokens. This is arbitrary, some models are trained with a cut off of 200k tokens. You can use models on context lengths longer than that what they were trained on (with some caveats) but performance falls of badly.