Plan d’entraînement sportif conçu par ChatGPT

Avec l’avènement de l’intelligence artificielle dans nos vies, de nombreuses tâches et activités peuvent désormais être simplifiées et améliorées grâce à cette technologie. L’un de ces domaines est la création de programmes sportifs personnalisés. Aujourd’hui, nous vous présentons un plan d’entraînement sportif conçu par notre modèle IA ChatGPT.

ChatGPT est une IA créative qui a été alimentée avec une grande quantité de données liées au sport et à la condition physique. En posant des questions sur vos objectifs, votre niveau de forme actuel et vos préférences, ChatGPT est capable de générer un programme d’exercices adapté à vos besoins spécifiques.

Pour commencer, ChatGPT vous demandera quelques informations sur vous-même. Notamment, votre âge, votre poids, votre taille, votre niveau d’activité physique antérieur et vos éventuelles restrictions médicales. Ces détails permettront à ChatGPT d’ajuster le programme en fonction de votre condition physique actuelle.

Une fois que vous aurez fourni ces informations, ChatGPT procédera à l’élaboration d’un plan d’entraînement complet. Celui-ci comprendra des exercices cardiovasculaires, de musculation et d’étirements en fonction de vos objectifs et préférences. Vous aurez également la possibilité de spécifier si vous souhaitez vous entraîner seul ou en groupe.

Exemple de plan d’entraînement généré par ChatGPT:

• Exercice cardiovasculaire : Course à pied pendant 30 minutes, trois fois par semaine.
• Musculation : Entraînement complet du corps avec des poids libres, deux fois par semaine.
• Étirements : Séance de yoga d’une heure, une fois par semaine.

ChatGPT vous donnera également des conseils sur la nutrition et l’hydratation pour optimiser les résultats de votre plan d’entraînement sportif. Il vous recommandera des aliments riches en nutriments essentiels et vous encouragera à boire suffisamment d’eau tout au long de la journée.

N’oubliez pas que ChatGPT est un outil d’intelligence artificielle. Bien qu’il puisse offrir des recommandations et des plans d’exercices intéressants, il est toujours recommandé de consulter un professionnel de la santé ou un entraîneur sportif certifié avant de commencer un nouvel entraînement. Ils pourront vous guider et s’assurer que le programme est adapté à votre état de santé général.

En conclusion, avec l’intégration de l’intelligence artificielle dans notre quotidien, il est maintenant possible de bénéficier de plans d’entraînement sportifs personnalisés. ChatGPT peut vous aider à créer un programme adapté à votre niveau de forme actuel, à vos objectifs et à vos préférences. En combinant des exercices cardiovasculaires, de musculation et d’étirements, ainsi que des conseils nutritionnels, vous pourrez atteindre vos objectifs de manière efficace et adaptée à vos besoins individuels.

N’attendez plus, essayez ChatGPT pour obtenir votre plan d’entraînement sportif personnalisé et améliorez votre bien-être physique dès aujourd’hui !

Source : clubic.com

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Toyota révolutionne l’intelligence artificielle

Toyota vient de développer une nouvelle technique d’intelligence artificielle (IA) qui permet aux robots d’apprendre à effectuer n’importe quelle tâche physique en observant un humain. Cela ouvre la voie à des robots humanoïdes polyvalents capables d’exercer n’importe quel métier !

Nous assistons à l’émergence des robots humanoïdes. Depuis l’annonce du Tesla Optimus par Elon Musk, de nombreuses entreprises investissent massivement dans cette technologie et des progrès remarquables ont été réalisés. La société Apptronik s’apprête à commercialiser son robot Apollo dès 2024, tandis qu’Agility Robotics, basé en Oregon, vient d’ouvrir une usine de production de 10 000 robots par an. À l’avenir, ces machines collaboreront avec les travailleurs humains et se déplaceront de manière autonome. Il est même envisageable que les humanoïdes deviennent des citoyens à part entière.

Le bouleversement causé par ChatGPT dans les entreprises n’est que le début, car ces IA incarnées remplaceront également les travaux manuels et physiques. Toutefois, les robots humanoïdes sont actuellement très limités. Leur principale fonction est de soulever et déplacer des charges. Bien que cela soit très utile dans les entrepôts et la logistique, notamment pour le chargement et le déchargement de camions et de palettes, cela est clairement insuffisant pour rivaliser avec les travailleurs humains.

Pour étendre leurs compétences afin de pouvoir accomplir une variété de tâches sur divers lieux de travail, les robots ont besoin de pouvoir apprendre rapidement de nouvelles compétences à partir d’instructions ou de démonstrations humaines. C’est précisément ce que l’innovation récemment annoncée par Toyota va changer.

Une nouvelle approche révolutionnaire de l’apprentissage

Le célèbre constructeur automobile japonais a mis au point une nouvelle approche d’apprentissage basée sur la “Diffusion Policy” (politique de diffusion). Après avoir formé ChatGPT sur du texte, Toyota a créé une IA capable d’apprendre des tâches manuelles. Cette technique innovante ouvre la voie aux “Large Behaviour Models” (grands modèles de comportement), similaires aux “Large Language Models” sur lesquels reposent ChatGPT et les autres IA.

Pour illustrer cette idée, Toyota présente plusieurs exemples dans son article de recherche publié sur le site de la Columbia University.

La Diffusion Policy, une révolution pour les robots humanoïdes

La Diffusion Policy permet aux IA robotiques d’apprendre à effectuer des tâches en observant un humain les effectuer dans le monde réel. Cette technique révolutionnaire change la donne pour les robots humanoïdes.

Auparavant, plusieurs startups ont appris aux robots grâce à la téléprésence en réalité virtuelle. Cette technique consiste à permettre à un opérateur de voir à travers les yeux du robot et de contrôler ses membres pour effectuer une tâche, afin que le robot mémorise les mouvements précis. Cependant, l’approche de Toyota se concentre davantage sur l’haptique. Les opérateurs n’ont pas besoin de porter un casque de réalité virtuelle, mais reçoivent un retour haptique des mains du robot. Cela leur permet de ressentir ce que le robot ressent lorsqu’il entre en contact avec des objets.

Une fois qu’un opérateur humain a montré au robot comment accomplir une tâche à plusieurs reprises et dans différentes conditions, son IA construit un modèle interne pour distinguer les succès des échecs. Ensuite, elle effectue des milliers de simulations pour déterminer un ensemble de techniques permettant d’accomplir la tâche. Ceci permet au robot de maîtriser totalement n’importe quelle tâche reconnue.

Avec cette approche, l’équipe de chercheurs a déjà réussi à former rapidement des robots à effectuer 60 petites tâches principalement liées à la cuisine. Chacune de ces tâches peut sembler simple pour un adulte, mais elles demandent au robot de déterminer lui-même comment attraper, tenir et manipuler différents types d’objets à l’aide d’outils et d’ustensiles.

Toyota estime que d’ici la fin de l’année 2023, les robots auront appris des centaines de tâches. La société vise plus de 1000 tâches d’ici la fin de 2024. Elle prévoit que ce sera le premier “Large Behaviour Model” ou LBM (grand modèle de comportement), une infrastructure qui pourrait devenir l’équivalent de ChatGPT pour la robotique.

Le LBM développé par Toyota nécessitera des robots similaires à ceux qu’elle utilise actuellement : des unités spécifiquement conçues pour les tâches de manipulation habile à deux mains, en mettant l’accent sur le retour haptique et la capture tactile. Toutefois, à l’avenir, on peut s’attendre à ce que ce modèle s’étende à tous les robots humanoïdes dotés de doigts et de pouces opposés afin de pouvoir utiliser n’importe quel outil.

Cette nouvelle avancée représente donc un grand pas vers la singularité technologique et vers un monde où les robots coexisteront avec les humains, voire les remplaceront totalement. Seul l’avenir nous le dira.

Source : lebigdata.fr

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OpenAI, la maison mère de ChatGPT, n’est plus à présenter. Après avoir lancé ChatGPT, elle annonce maintenant que ce dernier est capable de générer des images précises grâce à la fusion de DALL-E et ChatGPT dans DALL-E 3.

DALL-E 3, un outil révolutionnaire

DALL-E 3 est la dernière innovation d’OpenAI qui promet une génération d’images plus efficace et moins sujette aux erreurs que ses prédécesseurs. Il se distingue par sa capacité à créer des images réalistes et à intégrer du texte dans celles-ci. DALL-E 3 peut générer des images convaincantes de lettres, de chiffres et même de mains humaines, surpassant ainsi certains de ses concurrents tels que Stable Diffusion XL et DeepFloyd. OpenAI a partagé des démonstrations impressionnantes de ses capacités, confirmant ainsi son leadership sur le marché de l’intelligence artificielle.

OpenAI renforce sa position de leader en intelligence artificielle générative

En intégrant DALL-E à ChatGPT, OpenAI renforce sa position en tant que leader dans le domaine de l’IA générative. Cette intégration permettra aux chatbots non seulement de converser presque comme des humains, mais aussi d’imaginer et de créer des images à partir de simples descriptions. Cela ouvre de nouvelles perspectives dans le domaine de l’intelligence artificielle et présage un avenir prometteur.

DALL-E 3 disponible pour les utilisateurs de ChatGPT Plus et Enterprise

Si vous êtes impatient de tester DALL-E 3, sachez qu’il sera disponible pour les utilisateurs de ChatGPT Plus et Enterprise. C’est une excellente nouvelle car cela rendra son utilisation beaucoup plus simple que son concurrent Midjourney, qui nécessite un client Discord. Cette facilité d’accès contribuera certainement à populariser cet outil révolutionnaire.

La question des droits d’auteur

Une question cruciale se pose lorsque l’on parle de génération d’images par intelligence artificielle, celle des droits d’auteur. Selon les réglementations actuelles, les images créées par une IA sont considérées comme faisant partie du domaine public. Cependant, OpenAI précise que les créateurs conservent la propriété des images produites par DALL-E 3. Cette question suscite de vifs débats au sein de l’industrie et il sera intéressant de voir comment elle évoluera à l’avenir.

Bing Chat bénéficiera également de DALL-E 3

Lors de sa récente conférence, Microsoft a annoncé l’arrivée prochaine de Copilot ainsi que sa nouvelle gamme Surface. En parallèle, l’entreprise a également mentionné l’intégration du modèle DALL-E 3 dans Bing Image Creator, l’outil de création d’images de Bing Chat. Microsoft affirme que cette intégration permettra d’obtenir des images plus précises et ajoute même un filigrane numérique invisible à toutes les images générées par l’IA dans Bing, incluant l’heure et la date de création. Cette mesure vise à protéger les droits d’auteur et constitue une première étape dans cette direction.

Rejoignez la communauté des passionnés

Si vous souhaitez rejoindre une communauté de passionnés de technologie, notre Discord vous accueille. C’est un lieu d’entraide et de partage autour des dernières avancées technologiques. N’hésitez pas à nous rejoindre et à participer aux discussions animées.

Source : www.frandroid.com

Le rôle de ChatGPT dans la recherche et la rédaction académique

L’intelligence artificielle (IA) est en train de révolutionner de nombreux aspects de notre vie quotidienne, y compris la recherche et la rédaction académique. L’un des outils les plus populaires dans ce domaine est ChatGPT, un chatbot IA développé par OpenAI. Alors que certaines personnes considèrent ChatGPT comme un substitut aux compétences humaines, il peut également être utilisé comme un assistant précieux pour faciliter et accélérer les tâches de recherche et de rédaction.

Assistance dans le processus de recherche

La première étape d’une recherche académique est souvent la recherche d’informations et de sources pertinentes. Cependant, cette étape peut être chronophage et difficile. ChatGPT et d’autres chatbots IA peuvent vous aider en réduisant le temps passé à trouver des sources, vous permettant ainsi de vous consacrer davantage à la lecture et à la recherche proprement dites pour votre travail.

Choisir le bon chatbot

Il est essentiel de comprendre les limites de l’utilisation de ChatGPT. Étant donné que ChatGPT n’est pas connecté à Internet, il ne peut pas vous donner accès aux informations et aux ressources publiées après 2021, ni vous fournir de liens directs vers les sources d’information. Si vous souhaitez obtenir des liens et des informations en ligne, vous pouvez utiliser un chatbot connecté à Internet, comme Bing Chat, Claude, ChatGPT Plus ou Perplexity.

C’est également important de noter que ce guide utilise ChatGPT comme exemple d’utilisation, mais les principes restent les mêmes quel que soit le chatbot choisi.

Étapes du processus avec ChatGPT

Étape 1 : Le brainstorming

Lorsqu’on vous confie une tâche de recherche, il est souvent nécessaire de choisir un angle précis à partir d’un sujet général. ChatGPT peut vous aider dans ce processus en suggérant des idées ou en modifiant les vôtres. Par exemple, si vous voulez écrire un mémoire de recherche sur “Les inventions technologiques majeures qui ont provoqué des changements décisifs dans l’histoire”, vous pouvez demander à ChatGPT de vous proposer des sujets spécifiques dans ce domaine.

Capture d’écran par Sabrina Ortiz/ZDNET

En utilisant cet exemple, ChatGPT a généré plusieurs sujets viables, tels que “La presse écrite et la diffusion du savoir”, “Internet et l’ère numérique” et “Le télégraphe et la révolution de la communication”. Vous pouvez poursuivre la boucle de rétroaction avec ChatGPT pour affiner ces sujets selon vos préférences.

Étape 2 : Générer un plan

Une fois que vous avez sélectionné un sujet spécifique, vous pouvez demander à ChatGPT de générer un plan détaillé pour votre travail de recherche. Par exemple, pour le sujet “L’imprimerie et la diffusion du savoir”, vous pouvez demander à ChatGPT de vous donner les grandes lignes d’un travail de recherche de dix pages qui doit inclure cinq sources primaires.

Capture d’écran par Sabrina Ortiz/ZDNET

Comme on peut le voir dans la capture d’écran ci-dessus, ChatGPT a généré un plan en 13 points qui décrit les domaines spécifiques à aborder dans le travail de recherche.

Étape 3 : Demander des sources

Une fois que vous avez établi un sujet et un plan, vous pouvez demander à ChatGPT de vous fournir des sources pour votre travail de recherche. Par exemple, vous pouvez demander à ChatGPT de vous donner des sources pour un article de dix pages sur le sujet “La presse écrite et la diffusion du savoir”.

Capture d’écran par Sabrina Ortiz/ZDNET

ChatGPT vous fournira une liste de cinq sources primaires et de cinq sources secondaires que vous pourrez inclure dans votre article. Cependant, notez que ChatGPT ne peut pas vous fournir de liens Internet directs, vous devrez donc rechercher ces ressources spécifiques par vous-même.

Étape 4 : Décrire une idée spécifique et demander des sources

Si vous souhaitez obtenir des sources sur un aspect spécifique de votre article, vous pouvez également demander à ChatGPT de vous aider. Par exemple, vous pouvez demander à ChatGPT des sources sur le climat social et intellectuel de l’époque où l’imprimerie a été créée.

Capture d’écran par Sabrina Ortiz/ZDNET

ChatGPT générera cinq ressources primaires et cinq ressources secondaires sur le sujet spécifique que vous avez décrit, vous fournissant ainsi des informations personnalisées que vous pourrez utiliser pour rédiger votre article.

Étape 5 : Demander des exemples de conséquences spécifiques

Si vous avez besoin d’exemples spécifiques pour étayer votre sujet, vous pouvez demander à ChatGPT de vous aider à les trouver. Par exemple, vous pouvez demander à ChatGPT de vous donner des exemples de moments dans l’histoire où l’utilisation de la technologie s’est retournée contre la société et a eu des conséquences négatives.

Capture d’écran par Sabrina Ortiz/ZDNET

ChatGPT générera une liste de 10 exemples d’incidences néfastes que vous pourrez intégrer dans votre recherche pour appuyer votre argumentaire.

Étape 6 : Générer des citations

Enfin, vous pouvez demander à ChatGPT de générer des citations pour les sources que vous avez utilisées dans votre article. Il vous suffit de fournir à ChatGPT le lien ou le titre de l’ouvrage et de spécifier le style académique demandé (par exemple MLA).

Source : “ZDNet.com”

Ainsi, ChatGPT peut vous aider à créer une page des œuvres citées plus facilement et en respectant les normes académiques requises.

En conclusion, ChatGPT et d’autres chatbots IA sont des outils précieux pour les débutants en intelligence artificielle dans le domaine de la recherche et de la rédaction académique. Ils peuvent vous aider à trouver des sujets, à générer des plans, à obtenir des sources, à trouver des exemples et même à générer des citations. Cependant, il est important de comprendre les limites de ces outils et de les utiliser judicieusement en complément du travail humain. Utilisé correctement, ChatGPT peut vous faire gagner du temps et améliorer la qualité de votre travail de recherche.

Source : www.zdnet.fr

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George R.R. Martin, l’auteur de la saga “Game of Thrones”, et d’autres écrivains ont lancé des poursuites contre la start-up californienne OpenAI, qu’ils accusent d’avoir utilisé leurs œuvres pour créer ChatGPT au mépris de leurs droits d’auteur.

Dans la plainte déposée mardi 19 septembre auprès d’un tribunal fédéral à New York, George R.R. Martin et d’autres auteurs reprochent à l’entreprise de s’être servie de leurs livres “sans permission” pour entraîner son modèle de langage, la technologie d’intelligence artificielle (IA) à la base de ChatGPT, un logiciel capable de produire toutes sortes de textes sur simple requête en langage courant. “Au cœur de ces algorithmes se trouve le vol systématique à grande échelle”, assènent les avocats.

Parmi les plaignants de cette action en nom collectif se trouvent l’Authors Guild (organisation qui représente les auteurs) et plusieurs écrivains, dont George R.R. Martin et le romancier John Grisham. De nombreuses autres plaintes ont été déposées par des artistes, organisations et codeurs contre OpenAI et ses concurrents.

La question des droits d’auteur

Les modèles de langage “mettent en danger la capacité des auteurs de fiction à gagner leur vie, dans la mesure où ils permettent à n’importe qui de générer automatiquement et gratuitement (ou à très bas prix) des textes pour lesquels ils devraient autrement payer des auteurs”, argumentent les avocats dans la plainte du 19 septembre.

Ils font aussi valoir que les outils d’IA générative peuvent servir à produire des contenus dérivés, qui imitent le style des écrivains. “De manière injuste et perverse, (…) la copie délibérée (du travail) des plaignants transforme donc leurs œuvres en moteurs de leur propre destruction”, assène la plainte. La guilde et les auteurs réclament l’interdiction de l’utilisation de livres protégés par des droits d’auteur pour former des modèles de langage “sans autorisation expresse”, ainsi que des dommages et intérêts.

OpenAI déjà visé par d’autres plaintes

OpenAI n’a pas répondu à la sollicitation de l’AFP dans l’immédiat. L’entreprise a eu besoin de montagnes de textes trouvés en ligne pour former son modèle de langage, mais n’a jamais précisé exactement quels sites et écrits ont été utilisés. Propulsée

Source : www.francetvinfo.fr

La concurrence est féroce dans le domaine des bots conversationnels, mais ChatGPT a su se démarquer dans le domaine de l’intelligence artificielle générative. Cependant, OpenAI éprouve plus de difficultés à se positionner dans le secteur des générateurs d’images. Des alternatives telles que Stable Diffusion (open source) ou MidJourney ont démontré que d’autres outils pouvaient rivaliser, voire surpasser, Dall-E, le service d’OpenAI.

Du texte et des images dans ChatGPT

C’est pourquoi la troisième version de Dall-E porte de grandes ambitions pour la société (Dall-E 2 a été lancé en avril 2022). Cette nouvelle version devrait mieux performer dans des domaines où d’autres outils trouvent encore des difficultés, tels que les mains ou le texte. OpenAI ne promet pas la perfection, mais annonce des améliorations significatives et une meilleure compréhension des requêtes, permettant ainsi des résultats plus nuancés. Même avec des “prompts” similaires, Dall-E 3 proposera des images plus détaillées :

La principale nouveauté de Dall-E 3 est son intégration dans ChatGPT. Les utilisateurs du bot textuel pourront ainsi obtenir des images en fonction de leurs requêtes et les recevront directement dans le fil de la conversation avec le bot. Dall-E 3 sera capable de mieux comprendre les requêtes plus longues. En plus d’interpréter correctement les demandes de l’utilisateur, le service produira des images de meilleure qualité.

OpenAI a également travaillé sur le renforcement de la sécurité et la réduction des biais dans l’algorithme. L’entreprise cherche également à rassurer les artistes, qui ont accusé Dall-E et les générateurs d’images en général de s’approprier leurs œuvres. Cette troisième génération a été conçue pour refuser les requêtes de création d’images “dans le style d’artistes vivants”. Les artistes auront également la possibilité de refuser l’utilisation de certaines de leurs œuvres (ou de toutes) pour l’entraînement des modèles d’OpenAI. Il reste à voir comment tout cela sera concrètement mis en place.

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Dall-E 3 sera disponible en octobre pour les abonnés ChatGPT+, puis un peu plus tard cet automne pour le grand public.

Source : www.01net.com

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Un nouveau développement dans le domaine de l’intelligence artificielle (IA) montre que les modèles de langage assistés par IA peuvent désormais générer des messages-guides plus efficaces que ceux écrits par des humains. Cette avancée, réalisée par des chercheurs de DeepMind, utilise un programme appelé OPRO, qui exploite les capacités des modèles de langage assistés par IA, également connus sous le nom de longues chaînes de Markov (LLM), pour générer automatiquement des messages-guides pour diverses tâches.

Le programme OPRO s’appuie sur un modèle de langage extrêmement puissant appelé GPT-3, qui est entraîné à répondre à des questions et à générer du texte à partir de diverses sources d’information. En utilisant une technique d’optimisation appelée Meta-Prompt, les chercheurs ont réussi à améliorer les performances du modèle en générant des messages-guides spécifiques pour chaque tâche.

L’approche de Meta-Prompt consiste à générer simultanément des messages-guides et à les utiliser pour améliorer l’algorithme lui-même. En analysant les messages-guides générés, le modèle peut déterminer quelles instructions sont les plus efficaces pour obtenir des réponses précises. Cette méthode permet d’optimiser à la fois les messages-guides et l’algorithme, ce qui conduit à de meilleures performances globales.

Cependant, les chercheurs soulignent que Meta-Prompt a ses limites. Si les messages-guides sont trop complexes, le modèle de langage peut avoir du mal à les comprendre ou à les suivre correctement. Il est donc crucial de trouver le bon équilibre entre des messages-guides informatifs et accessibles au modèle de langage.

L’automatisation des messages-guides présente plusieurs avantages. Tout d’abord, elle permet d’économiser du temps et des ressources humaines, car les algorithmes peuvent générer automatiquement des messages-guides pour une grande variété de tâches, au lieu de devoir les rédiger manuellement. Ensuite, l’automatisation offre une plus grande flexibilité, car les messages-guides peuvent être facilement adaptés aux conditions changeantes et aux demandes d’optimisation. Enfin, l’automatisation peut améliorer les performances globales des modèles de langage, en obtenant des réponses plus précises et plus pertinentes.

Cependant, il est important de noter que l’automatisation des messages-guides présente également des limites. Les modèles de langage ont encore du mal à comprendre certains messages-guides complexes et à générer des réponses de qualité. De plus, l’automatisation peut soulever des problèmes éthiques, tels que la propagation de désinformation ou de biais. Il est donc essentiel de superviser attentivement le processus d’automatisation pour garantir des résultats fiables et responsables.

En conclusion, l’automatisation des messages-guides avec des modèles de langage assistés par IA offre de nouvelles perspectives pour l’optimisation des tâches d’intelligence artificielle. Le programme OPRO développé par les chercheurs de DeepMind montre comment les modèles de langage peuvent être utilisés pour générer automatiquement des messages-guides et améliorer les performances. Cependant, il est crucial de rester vigilant et de contrôler attentivement le processus d’automatisation pour éviter les problèmes éthiques. L’automatisation doit être considérée comme un outil puissant qui nécessite une utilisation responsable et réfléchie.

Source : zdnet.fr

Source : www.01net.com

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Source : valeursactuelles.com

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