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Le mathématicien IA de Tsinghua est arrivé, des idées aux théorèmes, participe à la réalisation d'un article d'algorithme quantique de 84 pages

Le système AIM (Artificial Intelligence Mathematician) de l'Institut de recherche sur l'intelligence industrielle (AIR) de l'Université Tsinghua ne se contente plus de résoudre des problèmes mathématiques, mais commence à participer au processus de recherche scientifique en amont. Une étude récente démontre son implication dans le développement d'algorithmes quantiques. À partir d'une intuition de départ fournie par des chercheurs humains - l'utilisation d'approximations rationnelles pour concevoir des algorithmes quantiques - AIM a contribué à explorer des pistes, organiser des théorèmes et générer des ébauches de preuves. Guidée et validée à chaque étape par le jugement humain, cette collaboration a abouti à un article de 84 pages proposant une nouvelle famille d'**algorithmes quantiques par encodage du signe (Sign Embedding Quantum Algorithms)**. Le processus de travail collaboratif s'est articulé en cinq phases : expansion de pistes de recherche par l'IA, sélection et orientation par les humains, formation des théorèmes et dérivation assistée, audit et correction des complexités, et enfin validation et intégration finale par les chercheurs. Ce modèle met en avant non pas une découverte mathématique entièrement automatisée, mais une **synergie où l'IA augmente l'efficacité de l'exploration et de la dérivation, tandis que l'expert humain conserve le contrôle des décisions stratégiques, de l'évaluation de la valeur et de la validation rigoureuse**. Cette étude illustre l'évolution du rôle de l'IA dans la recherche théorique, passant d'une assistance sur des tâches ponctuelles à une participation intégrée dans un flux de travail complet, ouvrant de nouvelles perspectives pour accroître la productivité dans les domaines scientifiques fondamentaux. **Liens :** Rapport sur AIM : [arXiv:2606.24899](https://arxiv.org/abs/2606.24899) | Article sur les algorithmes quantiques : [arXiv:2604.25333](http://arxiv.org/abs/2604.25333)

marsbit07/10 02:58

Le mathématicien IA de Tsinghua est arrivé, des idées aux théorèmes, participe à la réalisation d'un article d'algorithme quantique de 84 pages

marsbit07/10 02:58

De la pizza à l'unité de compte : la préhistoire de la découverte du prix du Bitcoin

**Du Bitcoin à la valeur marchande : la préhistoire de la découverte de son prix** Le 22 mai 2010, Laszlo Hanyecz échangea 10 000 BTC contre deux pizzas. Cet événement, célèbre, marque en réalité le premier instant documenté où le Bitcoin a fonctionnellement joué le rôle d'**unité de compte** en servant à fixer le prix d'un bien réel, avant même qu'une valeur en dollars ne lui soit associée. Ce moment s'inscrit dans une évolution mécanique de la découverte du prix du Bitcoin sur 9 mois (oct. 2009 - juil. 2010) : 1. **Ancrage au coût de production** : Fin 2009, NewLibertyStandard propose un taux de change basé sur le coût électrique du minage – un "taux" unilatéral, non issu du marché. 2. **Découverte par négociation P2P** : Début 2010, la plateforme Bitcoin Market permet les premiers échanges avec offre et demande. En parallèle, des échanges directs comme celui des pizzas prouvent que le BTC peut tarifer des biens. 3. **Cotation continue centralisée** : En juillet 2010, le lancement de Mt.Gox introduit un carnet d'ordres automatisé et une cotation en continu, donnant au Bitcoin une référence de prix externe et permanente. Ce parcours présente des **similitudes structurelles** frappantes avec l'émergence historique d'autres classes d'actifs : * Les actions de la VOC au 17e siècle à Amsterdam, dont le prix est passé de notations privées à un marché organisé. * Les contrats à terme sur céréales au 19e siècle à Chicago (CBOT), évoluant d'accords forwards bilatéraux vers des contrats standardisés. Ainsi, la genèse du prix du Bitcoin suit une courbe mécanique séculaire : **notation privée → cotation affichée → négociation continue**. Cette "préhistoire" de la découverte des prix, commune à des actifs très divers sur trois siècles, offre un cadre d'analyse plus durable que la simple observation des cours.

marsbit05/19 00:08

De la pizza à l'unité de compte : la préhistoire de la découverte du prix du Bitcoin

marsbit05/19 00:08

En 2026, l'économie des agents IA a-t-elle vraiment commencé à fonctionner ?

L'économie des agents IA a franchi des étapes cruciales en janvier 2026, avec la maturation de trois couches fondamentales : les paiements (x402, ayant traité 20 millions de transactions), la confiance (ERC-8004, lancé sur Ethereum) et la collaboration sociale (Moltbook, 1,2 million d'agents). Les protocoles d'infrastructure sont opérationnels, mais la couche produit fait encore défaut. Les paiements se sont stabilisés autour de 0,01-0,10 $, un modèle de micropaiement viable. ERC-8004 permet une confiance composable avec ses registres d'identité, de réputation et de vérification. Bien que le volume des transactions ait chuté, cette baisse reflète une purge des activités artificielles, laissant une demande réelle et plus qualitative. Les principales opportunités résident désormais dans la construction de produits pour la demande : un mécanisme de découverte unifié (comme un "App Store pour agents"), des benchmarks de compétences vérifiables et des middleware de "paiement conditionné à la confiance" reliant ERC-8004 et x402. Les scénarios de paiement actuels incluent les signaux de trading, la puissance de calcul et l'accès aux données. La construction doit désormais se concentrer sur la couche applicative, en agrégeant les services, en prouvant les capacités et en intégrant la confiance aux paiements. La fenêtre pour les constructeurs est ouverte, mais des risques persistent (bruit des données, sécurité, cadre juridique). Le passage de "protocoles prêts" à "produits prêts" devrait se produire dans les 2-3 prochains mois.

Odaily星球日报02/04 07:05

En 2026, l'économie des agents IA a-t-elle vraiment commencé à fonctionner ?

Odaily星球日报02/04 07:05

X Introduit des Starterpacks pour Aider les Nouveaux Utilisateurs à Trouver les Meilleurs Comptes Crypto

La plateforme de médias sociaux X (anciennement Twitter) a annoncé le lancement d'une nouvelle fonctionnalité appelée « Starterpacks », conçue pour aider les nouveaux utilisateurs à découvrir des comptes influents dans divers domaines d'intérêt, notamment les cryptomonnaies comme le Bitcoin. Dirigé par Nikita Bier, responsable produit chez X, cet outil propose des listes de comptes populaires sélectionnés en fonction de leur engagement récent. Plus de 1 000 packs thématiques sont déjà disponibles, couvrant des sujets tels que les actualités, la technologie, la finance, et des sous-catégories spécialisées comme le trading de memecoins. Parmi les comptes cryptomonnaies mis en avant figurent Shibetoshi Nakamoto, CZ (Binance), Brian Armstrong (Coinbase), Vitalik Buterin (Ethereum) et Justin Sun (Tron). L'objectif est d’aider les nouveaux utilisateurs à personnaliser rapidement leur fil d’actualité en fonction de centres d’intérêt spécifiques, au-delà des sujets mainstream. X ambitionne d’étendre le nombre de packs à 3 000 dans les prochains mois, renforçant ainsi son approche axée sur les communautés d’intérêt pour améliorer l’expérience utilisateur.

TheNewsCrypto01/22 07:14

X Introduit des Starterpacks pour Aider les Nouveaux Utilisateurs à Trouver les Meilleurs Comptes Crypto

TheNewsCrypto01/22 07:14

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