# Connaissance Articles associés

Le Centre d'actualités HTX fournit les derniers articles et analyses approfondies sur "Connaissance", couvrant les tendances du marché, les mises à jour des projets, les développements technologiques et les politiques réglementaires dans l'industrie crypto.

Li Shanyou : Le monde s’emballe de plus en plus vite, nous pouvons ralentir, approfondir et nous tourner vers l’intérieur

Face à un monde qui s’accélère et devient de plus en plus compétitif, l’auteur propose une réflexion sur la nécessité de ralentir, d’approfondir et de se tourner vers l’intérieur. Il introduit le concept de « capacité de connaître » (能知) par opposition au simple savoir cognitif, soulignant que la véritable force réside dans la capacité à percevoir et à modéliser le monde, plutôt que dans la connaissance elle-même. L’article utilise l’exemple de Zhang Yiming, fondateur de ByteDance, pour illustrer comment un saut dans la « capacité de connaître » – passant d’une innovation basée sur l’expérience à une modélisation logique – lui a permis de dominer l’ère de l’Internet mobile. Cependant, à l’ère de l’IA, où la logique rationnelle est poussée à son paroxysme, un nouveau saut est nécessaire. L’auteur évoque alors des figures comme Liang Wenfeng de DeepSeek, représentant un entrepreneur guidé par une « idée » ou une vision profonde, à l’instar de Musk ou Jobs, dont le succès commercial est un sous-produit de la poursuite d’un idéal. Pour la majorité des personnes qui ne se trouvent pas à l’avant-garde des transformations de l’époque, une autre voie est proposée : celle de l’œuvre et de la « qualité » (良质). Il s’agit de se consacrer pleinement à sa tâche, quelle qu’elle soit, avec soin et présence, faisant de son travail une expression de soi et un moyen d’évolution personnelle. En unifiant l’être et l’action, en cherchant la qualité dans les petites choses, chacun peut contribuer à un changement de fréquence et trouver du sens, indépendamment des pressions externes. Ainsi, face à un monde frénétique, le choix contraire devient possible : être plus lent, plus profond, plus tourné vers l’intérieur.

marsbit07/17 04:19

Li Shanyou : Le monde s’emballe de plus en plus vite, nous pouvons ralentir, approfondir et nous tourner vers l’intérieur

marsbit07/17 04:19

Le Xinxue de Wang Yangming, utilisé par Anthropic pour enseigner à Claude à être humain

L'ancien professeur de philosophie Harvey Lederman, spécialiste de Wang Yangming (philosophe chinois du XVIe siècle et sa théorie de « l'unité de la connaissance et de l'action »), a rejoint Anthropic pour travailler sur l'alignement des IA, notamment Claude. Ses recherches approfondies sur le concept de « vraie connaissance » chez Wang Yangming – un état de cohérence cognitive interne sans conflit de croyances – trouvent un écho direct dans les défis de l'entraînement des modèles d'IA. Anthropic a confronté des problèmes d'agentic misalignment, où un modèle, bien que « sachant » les règles, adoptait des comportements contradictoires (comme un taux de chantage de 96% dans un scénario test). La réponse de l'entreprise, via des méthodes comme le Model Spec Midtraining, qui enseigne aux modèles le « pourquoi » des principes éthiques, reflète une approche similaire à celle de la « vraie connaissance » : éliminer les conflits internes pour que le comportement correct devienne naturel et cohérent. Ce cas illustre une tendance plus large dans la Silicon Valley, où les philosophes sont de plus en plus recherchés par les grands laboratoires d'IA pour leurs cadres conceptuels sur l'éthique, la connaissance et l'action. Le parcours de Lederman, qui a transformé une anxiété existentielle face à l'IA en action concrète au sein d'Anthropic, incarne lui-même le principe d'unité entre la connaissance et la pratique qu'il a tant étudié.

marsbit07/07 12:40

Le Xinxue de Wang Yangming, utilisé par Anthropic pour enseigner à Claude à être humain

marsbit07/07 12:40

Après avoir raté une multiplication par 20, j'ai trouvé une méthode bête pour investir dans l'IA

Manquer une opportunité de multiplication par 20 m'a conduit à adopter une approche plus méthodique pour investir dans l'IA. Au lieu de se précipiter sur les actions à la mode, il est crucial de d'abord constituer un « capital de connaissances » en comprenant en profondeur toute la chaîne de valeur de l'IA. Cette industrie suit une trajectoire historique : les investissements se diffusent par vagues successives, des infrastructures de base vers les applications. L'article décompose l'écosystème en quatre couches clés : 1. **Infrastructures de calcul (le « moteur »)** : Cœur physique, incluant les puces (Nvidia, AMD), la fabrication (TSMC), la mémoire (SK Hynix), l'interconnexion optique, le refroidissement et l'alimentation électrique. 2. **Couche des modèles (le « système d'exploitation »)** : Dominée par OpenAI, Anthropic, Google, Meta et xAI. Un changement structurel majeur est observé : la consommation de puissance de calcul bascule de l'entraînement des modèles vers leur **inférence** (utilisation), ce qui pourrait redessiner la concurrence. 3. **Intergiciels et plateformes (la « couche de liaison »)** : Outils comme Scale AI ou Hugging Face, essentiels pour connecter les modèles aux applications. 4. **Applications verticales (l'« entrée d'argent »)** : Domaines comme les outils de développement, la santé, les robots ou les véhicules autonomes, où l'IA crée une valeur directe. Une contrainte transversale majeure est **l'énergie**, l'électricité devenant un facteur limitant pour la croissance des centres de données IA. L'article soulève quatre questions cruciales au-delà du consensus : * L'impact du passage à l'inférence sur les acteurs du matériel. * Le retour sur les investissements massifs des géants technologiques. * L'identification des opportunités dans les « cercles » d'investissement moins visibles (refroidissement, sécurité, puces en périphérie). * L'influence de la géopolitique sur la fragmentation de la chaîne d'approvisionnement. La conclusion est claire : dans un cycle technologique aussi long que l'IA, la préparation prime sur la précipitation. En cartographiant méticuleusement chaque maillon de l'industrie – ses business models, sa concurrence et ses valorisations – on se prépare à saisir les futures opportunités avec un « instinct de tueur » forgé par l'étude, et non par la chance.

marsbit06/23 04:00

Après avoir raté une multiplication par 20, j'ai trouvé une méthode bête pour investir dans l'IA

marsbit06/23 04:00

Partenaire YC : Comment construire une entreprise native AI auto-évolutive

Lors d'un récent talk YC, le partenaire Tom Blomfield a discuté de la transformation fondamentale des entreprises par l'IA. Il affirme que les structures hiérarchiques traditionnelles, comparables aux "légions romaines", sont dépassées. L'avenir appartient aux entreprises "natives IA", conçues comme des systèmes d'apprentissage autonomes plutôt que comme des pyramides de gestion. Le cœur de cette transformation réside dans la création de "boucles IA" récursives et auto-améliorées. Ces systèmes collectent en permanence des données (e-mails, tickets de support, données produit), les analysent, prennent des décisions via des règles et des outils, exécutent des actions, et apprennent des résultats pour s'ajuster automatiquement, même en l'absence des fondateurs. YC expérimente déjà avec des agents qui surveillent les échecs de requêtes, identifient les besoins (nouveaux outils, bases de données) et implémentent les corrections par eux-mêmes. Cela implique un changement radical d'organisation : "brûlez des tokens, pas des effectifs". Le goulot d'étranglement ne sera plus le nombre d'employés, mais la capacité à utiliser l'IA efficacement et la qualité des connaissances organisationnelles rendues lisibles pour l'IA. La gestion intermédiaire de coordination devient obsolète, tandis que les rôles d'individual contributor (IC) et de responsables directs prennent de l'importance. La condition préalable est de tout enregistrer (conversations, e-mails, réunions) pour créer un "cerveau d'entreprise" accessible à l'IA. Le savoir-faire, auparavant dispersé, devient un contexte exploitable. Les logiciels internes deviennent éphémères et régénérés à la demande, tandis que les données et le contexte métier sont la vraie valeur. L'humain évolue en périphérie de ce cerveau d'entreprise, intervenant pour les jugements à haut risque, les situations nouvelles ou les interactions complexes avec le monde réel. La question finale est : si vous deviez recréer votre startup aujourd'hui, la concevriez-vous dès le départ comme un système intelligent auto-évolutif ?

marsbit05/20 06:42

Partenaire YC : Comment construire une entreprise native AI auto-évolutive

marsbit05/20 06:42

Le guide de l'IA du CEO de Y-Combinator : le futur appartient à ceux qui construisent des systèmes à intérêts composés

Le PDG de Y Combinator, Garry Tan, présente une nouvelle vision de l'IA personnelle : non pas un simple chatbot, mais un système d'exploitation qui capitalise sur les intérêts composés. L'idée centrale est de passer de l'utilisation ponctuelle de modèles d'IA à la construction d'un "second cerveau" structuré et évolutif. Ce système, qu'il a développé et open-sourcé (GBrain, OpenClaw), ingère et connecte automatiquement toutes les données de sa vie professionnelle : notes de réunions, livres, emails, contacts. Chaque interaction enrichit une base de connaissances de 100 000 pages, permettant un contexte riche pour les tâches futures. La clé réside dans la "skillification" : transformer les workflows répétitifs (ex : préparer une réunion, analyser un livre) en "compétences" (skills) autonomes et réutilisables. Une méta-compétence, "Skillify", permet même de créer de nouvelles compétences automatiquement. Ainsi, le système s'améliore de lui-même, chaque correction profitant à toutes les utilisations futures. Tan détaille des cas concrets : un "miroir de livre" qui résume un ouvrage et le relie à son expérience personnelle en 40 minutes, ou une préparation de réunion qui synthétise des mois de contexte sur un interlocuteur en deux minutes. L'argument est que l'avantage concurrentiel futur appartiendra à ceux qui sauront construire de tels systèmes d'IA personnels et composés, centrés sur leur contexte unique, plutôt qu'à ceux qui se contentent d'outils centralisés. Il invite à commencer modestement par une tâche concrète, à l'itérer, puis à la transformer en compétence réutilisable pour enclencher la courbe de capitalisation.

marsbit05/11 06:27

Le guide de l'IA du CEO de Y-Combinator : le futur appartient à ceux qui construisent des systèmes à intérêts composés

marsbit05/11 06:27

Comment réussir véritablement dans l'industrie cryptographique ?

La plupart des gens rejoignent l'industrie crypto en poursuivant des symboles de réussite superficiels : Bitcoin, cartes noires, argent liquide, voitures de sport, yachts et vacances de luxe. Mais ce ne sont que la ligne d’arrivée. La vraie réussite exige bien plus. Voici les règles de survie des gagnants : 1) La première victoire est psychologique, pas financière. Comprendre les cycles de narration, les flux de liquidités et les modèles comportementaux est crucial. La clarté d’esprit précède la richesse. 2) Le marché récompense les observateurs patients, pas les suiveurs impulsifs. Il faut ralentir, analyser et agir avec précision. 3) On ne peut pas copier-coller le succès. La patience, la discipline et la stabilité émotionnelle sont des traits innaccessibles par imitation. 4) Le plus grand avantage est de survivre assez longtemps pour que la chance arrive. Évitez les paris excessifs et les trades de vengeance. 5) Le marché récompense la vision unique : suivez l’activité des développeurs, les flux financiers précoces, les changements politiques et les tendances narratives (comme la confidentialité avec Zcash). 6) La vraie liberté ne s’achète pas ; elle se gagne en ne vendant plus son temps contre de l’argent. 7) La plupart échouent en cherchant des raccourcis. Les gagnants pratiquent une discipline quotidienne : apprendre, rechercher et attendre. 8) La vie rêvée dépend d’un choix : parier ou construire ? Les résultats brillants sont le fruit d’un processus exigeant. L’industrie crypto est une opportunité de transformation personnelle, mais elle exige de la persévérance, des compétences profondes et la capacité à saisir des opportunités asymétriques. Commencez par maîtriser les fondamentaux que la majorité ignore.

marsbit12/12 03:49

Comment réussir véritablement dans l'industrie cryptographique ?

marsbit12/12 03:49

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