Low Code

Une étude d'Anthropic a confié à 50 experts un agent IA dont les préférences étaient définies par un lancer de pièce ; les experts ont suivi l'avis de l'agent jusqu'à 86 % du temps lors des décisions de jugement, et la plupart croyaient que les conclusions leur appartenaient. Les résultats suggèrent que les personnes peuvent adopter des opinions IA arbitraires comme leur propre raisonnement.

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Productivité

Jacob Sansbury décrit les agents de Spawn modifiant le code en direct et le déployant en production chaque heure, lisant eux-mêmes les erreurs, les rapports de bogues et les métriques ; environ 60 % du travail commencerait par une erreur de production, un rapport de bogue Savi, des journaux ou une demande de fonctionnalité.

OpenAI a mis à jour sa Model Spec, restructurant ses lignes directrices sur le comportement de l'IA autour de cinq valeurs fondamentales, dont la fidélité à l'intention humaine et la capacité de correction. Les lignes directrices indiquent que les modèles GPT devraient utiliser l'historique des conversations pour déduire ce que veulent les utilisateurs et divulguer leurs propres hypothèses ; la question de savoir si les modèles respectent ces règles reste ouverte.

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Conseils sur les invites

Drew Breunig aurait utilisé des invites Opus 5.5 pour explorer puis créer un émulateur de CPU NES 6502 dans les poids Qwen3.5-4B. Les invites ont d'abord demandé au modèle de lire un article référencé et du code source, d'évaluer la faisabilité et la taille du modèle, puis lui ont ordonné de construire le système avec une interface en ligne de commande (CLI) pointée vers une ROM.

À partir du 29 novembre, OpenAI prévoit d'entraîner des modèles sur les données de session Daybreak Blue en cybersécurité, même lorsque les utilisateurs ont désactivé l'entraînement. Après les critiques, un e-mail de suivi a promis une option de désinscription distincte, ravivant les préoccupations concernant le consentement dans les données d'entraînement de l'IA.

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