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Version open source de Claude Science, zéro dépendance, licence MIT, dotée de plus de 30 compétences de recherche

Une version open source de Claude Science, nommée OpenAI4S, a été lancée. Développée par le laboratoire conjoint de l'Université de Pékin et de Yuan Kong AI, elle est open source sous licence MIT, sans dépendances clés. Contrairement aux agents classiques, OpenAI4S adopte une approche « Code-as-Action ». L'agent génère et exécute du code Python/R dans un noyau persistant, permettant d'enchaîner des tâches complexes (recherche de littérature, téléchargement de données, analyse, visualisation) tout en conservant les résultats intermédiaires. Il fonctionne comme un poste de travail collaboratif où chaque produit de recherche est versionné. Le projet intègre plus de 30 « Skills » pour des scénarios de recherche courants (analyse de protéines, docking moléculaire, analyse unicellulaire, etc.), dont 14 nécessitant des GPU. Il peut distribuer les tâches de calcul lourd vers des environnements GPU distants. Une règle stricte de « non-fabrication » est appliquée : le système utilise uniquement des données et calculs réels, signalant les erreurs plutôt que de générer des résultats simulés. OpenAI4S vise à devenir une infrastructure de recherche fiable et extensible. La communauté est invitée à contribuer en développant de nouveaux Skills, en améliorant l'architecture ou en rapportant des cas d'usage.

marsbitIl y a 5 h

Version open source de Claude Science, zéro dépendance, licence MIT, dotée de plus de 30 compétences de recherche

marsbitIl y a 5 h

10 000 scientifiques utilisent gratuitement pendant 1 an, OpenAI déplace la chaîne de production de la recherche dans ChatGPT

OpenAI lance « ChatGPT for Academic Researchers », offrant un accès gratuit d'un an à ses modèles avancés pour 100 000 chercheurs universitaires. L'objectif est d'embarquer l'ensemble du flux de travail de la recherche scientifique dans un seul environnement, intégrant la lecture de littérature, le codage, l'analyse de données, la rédaction de manuscrits et la connexion à des outils comme Zotero et GitHub. Le programme, qui cible initialement 10 000 chercheurs cet été, fournit des modèles spécialisés comme GPT-5.6 Sol Pro pour les tâches complexes, ainsi que des compétences en sciences de la vie et une fenêtre de contexte étendue. OpenAI souligne que 1,3 million de personnes utilisent déjà ChatGPT chaque semaine pour des tâches scientifiques avancées. Cette initiative gratuite comporte des limites : quotas d'utilisation, absence d'accès à l'API et aucun accès aux poids des modèles. Elle vise principalement les chercheurs en sciences « dures », contournant ainsi les demandes de transparence de la communauté en IA. Anthropic propose une approche similaire avec des crédits API, mais les deux entreprises gardent leurs modèles fermés. L'objectif sous-jacent est clair : ancrer les habitudes des chercheurs dans l'écosystème OpenAI, rendant la transition coûteuse après la période gratuite.

marsbit07/30 11:54

10 000 scientifiques utilisent gratuitement pendant 1 an, OpenAI déplace la chaîne de production de la recherche dans ChatGPT

marsbit07/30 11:54

Un problème de théorie des cordes bloquant depuis six mois résolu en une nuit par Claude, le professeur de l'Université de Tokyo choqué au point de supprimer son tweet

Un problème de théorie des cordes qui bloquait un chercheur depuis six mois a été résolu en une nuit par l'IA Claude, impressionnant un professeur de l'Université de Tokyo au point qu'il a supprimé son post initial pour éviter la surmédiatisation. Le physicien Yuji Tachikawa a soumis ses notes de recherche à l'IA sans grande attente, mais celle-ci a fourni une idée précieuse, résolvant l'impasse, puis a même utilisé SymPy pour vérifier ses propres prédictions. Le professeur a estimé que l'IA semblait vraiment comprendre la théorie des cordes et faire preuve d'intuition, la qualifiant parfois de plus compétente que lui en topologie algébrique. Parallèlement, un généticien de Stanford a utilisé Claude pour analyser son génome en 30 minutes, identifiant des risques de maladie et des variations génétiques, une tâche qui avait pris neuf mois à une équipe auparavant. Ces exemples, en physique théorique et en génomique clinique, illustrent comment l'IA dépasse son rôle d'outil pour devenir un collaborateur scientifique, laissant entrevoir une accélération imprévisible de la recherche.

marsbit07/14 13:58

Un problème de théorie des cordes bloquant depuis six mois résolu en une nuit par Claude, le professeur de l'Université de Tokyo choqué au point de supprimer son tweet

marsbit07/14 13:58

Gratuit et complet, l'alternative open source à Claude Science, utilisez DeepSeek/GLM à votre guise

Résumé en français : La communauté open source a rapidement réagi à la sortie de Claude Science d'Anthropic en lançant OpenScience, une alternative gratuite et open source. Alors que Claude Science est un banc de travail IA puissant pour la recherche scientifique (revue de littérature, génération d'hypothèses, expérimentation, rédaction), il est limité à macOS/Linux, aux utilisateurs payants et aux modèles Claude. OpenScience, développé par Synthetic Sciences (YC 2026), adopte une approche différente : il est « agnostique aux modèles ». Les chercheurs peuvent utiliser n'importe quel modèle (DeepSeek, GLM, Claude, GPT, etc.) via leur propre clé API, ou exécuter des modèles locaux pour une confidentialité totale. La plateforme propose plus de 250 compétences de recherche (contre ~60 pour Claude Science), est installable en une ligne de commande et fonctionne entièrement gratuitement avec ses propres clés API. L'objectif affiché est de démocratiser l'IA scientifique, en évitant la dépendance à un seul fournisseur. Le projet inclut même une plateforme hébergée optionnelle (Atlas) pour une utilisation simplifiée. Une déclaration d'indépendance vis-à-vis d'Anthropic est clairement affichée, soulignant la volonté de l'open source de proposer une alternative viable et libre.

marsbit07/07 07:34

Gratuit et complet, l'alternative open source à Claude Science, utilisez DeepSeek/GLM à votre guise

marsbit07/07 07:34

Un employé d'Anthropic démissionne pour créer une startup évaluée à 10 milliards de dollars, axée également sur l'« amélioration récursive de soi »

Des chercheurs d'Anthropic, Behnam Neyshabur et Harsh Mehta, ont fondé la startup Mirendil avec une vision d'IA auto-améliorative récursive pour accélérer la recherche scientifique. Après une levée de fonds de 200 millions de dollars à un tour de table incluant Andreessen Horowitz et NVIDIA, la société est valorisée à 1 milliard. Leur objectif n'est pas de créer une IA directe pour la science, mais plutôt une plateforme permettant aux laboratoires spécialisés (médecine, science des matériaux) de développer et d'affiner leurs propres modèles d'IA. Ils identifient une opportunité dans les restrictions imposées par les grands acteurs de l'IA comme Anthropic, qui limitent l'utilisation de leurs modèles pour créer des produits concurrents. L'équipe, composée d'anciens d'Anthropic, xAI, Google DeepMind et OpenAI, prévoit de publier ses premiers modèles sous peu, visant à devenir la force habilitante pour des milliers de laboratoires confrontés à des problèmes scientifiques complexes.

marsbit06/26 03:28

Un employé d'Anthropic démissionne pour créer une startup évaluée à 10 milliards de dollars, axée également sur l'« amélioration récursive de soi »

marsbit06/26 03:28

À quel point est-il difficile de fabriquer une puce ? Une erreur de division et 475 millions de dollars sont partis en fumée

Qu'est-ce qui rend la conception des puces si difficile ? Dans une conférence, Shi Kan, chercheur à l'Institut de technologie informatique de l'Académie chinoise des sciences et créateur de contenu scientifique, l'explique en prenant l'exemple du célèbre bogue de la division en virgule flottante du processeur Pentium d'Intel dans les années 1990. Une simple erreur de calcul a contraint la société à dépenser 475 millions de dollars pour rappeler les puces défectueuses. Contrairement aux logiciels, les puces électroniques ne peuvent pas être corrigées après leur fabrication. Leur développement exige donc une parfaite fiabilité dès le premier essai, ce qui est rare : seulement 24 % des projets de puces réussissent du premier coup. La phase de vérification, cruciale pour détecter les erreurs de conception avant la production, est devenue le goulet d'étranglement. Elle peut représenter jusqu'à 70 % du cycle de conception, d'autant plus que la complexité des puces ne cesse de croître. Vérifier exhaustivement un cœur de processeur avec les technologies actuelles prendrait des millénaires. Face à ce défi, Shi Kan et son équipe se consacrent à la recherche sur la vérification des puces, un domaine exigeant et souvent négligé. Ils ont développé une plateforme de vérification agile nommée ENCORE, basée sur des FPGA (Field-Programmable Gate Arrays), pour améliorer radicalement l'efficacité et la capacité de débogage. Parallèlement à ses travaux académiques, Shi Kan s'engage dans la vulgarisation scientifique sur les puces via sa chaîne "老石谈芯". Il considère à la fois la recherche pointue sur la vérification et la diffusion des connaissances au grand public comme des tâches difficiles mais essentielles, qui méritent un engagement à long terme. Pour lui, la difficulté et la persévérance requises sont souvent le signe de la justesse d'une voie.

marsbit06/15 10:36

À quel point est-il difficile de fabriquer une puce ? Une erreur de division et 475 millions de dollars sont partis en fumée

marsbit06/15 10:36

Hoskinson met en garde : Cardano pourrait perdre son avantage de « monnaie scientifique »

Charles Hoskinson a averti que Cardano risque de perdre son avantage de "monnaie scientifique" si les DReps (délégués des porteurs de stake) rejettent une proposition de financement pour la recherche. Lors d'un livestream le 21 mai, il a souligné que l'écosystème, confronté à un environnement de financement plus difficile cette année, demande 52 millions de dollars, contre 98 millions l'an dernier, après des coupes ayant déjà touché des ingénieurs et des équipes communautaires. Hoskinson a défendu le programme de recherche comme étant la "colonne vertébrale" de Cardano, essentiel à sa différenciation. Il a cité les travaux sur la preuve d'enjeu, l'UTXO étendu, Plutus et les sidechains, ainsi que les liens académiques avec Stanford et d'autres universités. Il a rejeté l'idée de scinder le financement, arguant que cela forcerait l'écosystème à choisir quels scientifiques ou institutions licencier, une décision qu'il n'est pas qualifié pour prendre. Un de ses principaux avertissements concerne l'exode des talents : si les chercheurs de Cardano ne se sentent plus valorisés, ils pourraient être recrutés par des écosystèmes rivaux mieux financés, une perte qui serait irréversible. Hoskinson a également lié cette question à la perception du marché, se demandant quel serait l'argument d'investissement pour Cardano sans son socle scientifique. Il a conclu par un appel pressant aux DReps pour qu'ils votent en faveur de cette proposition "fondamentale", cruciale pour la position concurrentielle à long terme de Cardano.

bitcoinist05/21 16:06

Hoskinson met en garde : Cardano pourrait perdre son avantage de « monnaie scientifique »

bitcoinist05/21 16:06

Anthropic commence à recruter des scientifiques ? 27 000 $ par semaine sur site, spécialisé dans le traitement des erreurs expertes de Claude

Anthropic recrute des experts STEM pour un programme de bourses de recherche rémunérées (3 800 $/semaine) afin d’améliorer les capacités scientifiques de son modèle Claude. Contrairement aux approches précédentes axées sur la sécurité ou l’utilisation externe du modèle, cette initiative vise à intégrer des scientifiques dans le processus de développement pour identifier et corriger les erreurs spécialisées de Claude. Des experts en matériaux, climatologie, physique et autres domaines travailleront sur site pendant trois mois, encadrés par des chercheurs d’Anthropic. L’objectif est de combler les lacunes du modèle, notamment sa tendance à produire des réponses erronées mais confiantes, qui nécessitent une validation experte. Cette stratégie s’inscrit dans une vision plus large où Anthropic cherche à faire de Claude un « scientifique virtuel » capable de mener des recherches autonomes, notamment en biologie et en médecine. La société mise ainsi sur l’intelligence humaine pour renforcer l’intelligence artificielle, transformant la compétition du secteur : ce ne sont plus les paramètres des modèles qui comptent, mais la qualité des experts qui les forment.

marsbit04/22 07:50

Anthropic commence à recruter des scientifiques ? 27 000 $ par semaine sur site, spécialisé dans le traitement des erreurs expertes de Claude

marsbit04/22 07:50

Dernière interview des fondateurs de DeepMind : L'AGI pourrait être réalisée d'ici 5 ans, son ampleur sera 10 fois supérieure à celle de la révolution industrielle, la dernière vague d'idées a été « épuisée »

DeepMind, cofondé par Demis Hassabis, estime que l'AGI (intelligence artificielle générale) pourrait être réalisée d'ici cinq ans, avec un impact potentiel dix fois supérieur à celui de la révolution industrielle. Hassabis identifie la puissance de calcul comme le principal goulot d'étranglement technique, bien que la loi de l'échelle continue de produire des gains significatifs. Il souligne également des lacunes actuelles, comme l'apprentissage continu et une « intelligence irrégulière » où les modèles échouent sur des tâches basiques si la question est reformulée. Hassabis affirme que 90 % des percées clés de l'IA moderne proviennent des équipes de Google et de DeepMind. Il prévoit un âge d'or pour la découverte scientifique, l'AGI devenant un outil puissant, notamment pour la conception de médicaments via sa spin-off Isomorphic Labs. Il plaide pour une régulation mondiale de l'IA, avec des normes de sécurité minimales et des tests de référence, craignant les mauvais usages et les risques techniques. Enfin, il anticipe que les défis philosophiques sur le sens et la conscience deviendront centraux une fois les problèmes techniques et économiques résolus.

marsbit04/10 00:12

Dernière interview des fondateurs de DeepMind : L'AGI pourrait être réalisée d'ici 5 ans, son ampleur sera 10 fois supérieure à celle de la révolution industrielle, la dernière vague d'idées a été « épuisée »

marsbit04/10 00:12

L'effondrement de la bible de l'entrepreneuriat : Plus on en sait, plus on échoue rapidement

Cet article remet en cause l'efficacité des méthodes populaires de création d'entreprises (comme le Lean Startup ", " Customer Development " ou le Business Model Canvas) en s'appuyant sur des données gouvernementales américaines. Malgré leur adoption massive et leur prétention scientifique, ces méthodologies n'ont pas amélioré les taux de survie des startups au cours des 30 dernières années. L'auteur avance trois explications possibles : ces théories pourraient être erronées (mais semblent intuitivement utiles), trop évidentes (car des pratiques comme l'itération ou l'écoute des clients existaient déjà), ou auto-invalidantes (si tout le monde applique les mêmes méthodes, plus personne n'a d'avantage concurrentiel). La conclusion est sans appel : dans un environnement compétitif, la réussite nécessite une différenciation stratégique, non le suivi de recettes standardisées. Les entrepreneurs devraient donc chercher à innover plutôt qu'à imiter des modèles largement diffusés.

marsbit03/23 08:22

L'effondrement de la bible de l'entrepreneuriat : Plus on en sait, plus on échoue rapidement

marsbit03/23 08:22

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