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marceau24 44 Montréal |
Abus Citer Posté le lundi 13 octobre 2025 à 09:52 |
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-ChatGPT -Gemini -Meta AI -Perplexity -Deepseek -Grok Je pense que c'est tout bon. Par contre, je suis avec ChatGPT. J'ai commencé avec OpenAI et je veux continuer. Vous Modifié le lundi 13 octobre 2025 à 17:29 |
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top52 54 Mirabel |
Abus Citer Posté le lundi 13 octobre 2025 à 10:47 |
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Je n'ai pas vraiment essayer en téléchargeant une des app. je vois ca comme un peu intrusif, je me garde une petite gène lolll. Mais si un jour je me connecte a ca, jamais au grand jamais avec Grok diriger par un des pires humain sur cette planète. |
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marceau24 44 Montréal |
Abus Citer Posté le lundi 13 octobre 2025 à 17:30 |
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J'ai édité mon premier message. J'avais oublié Meta AI. |
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jeff_the_diseased_lung 54 Boisbriand |
Abus Citer Posté le lundi 13 octobre 2025 à 17:38 |
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Aucun! |
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capitaine-america 115 Montréal |
Abus Citer Posté le lundi 13 octobre 2025 à 19:08 |
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On parle beaucoup d'intelligence artificielle mettons que son petit, petit cousin le moteur de recherche de Google, je me rends compte que de temps a autre, il a beaucoup de misere entre le masculin et le feminin, des fois meme le singulier et le pluriel. si c'est a cause de la complexite du francais mais quand tu fais une recherche sur Google comportant 4-5-6 mots faut faire attention. Meme que des fois, il accroche sur un mot en particulier peut-etre a cause des autres internautes qui font des recherches semblables. Pour ce qui est des vrais programmes d'IA, c'est tres rare qu'ils vont se compromettre. Pose une question directe comme Canadiens vont-ils gagner leur prochain match ?? Une autre; Les Blue Jays vont-ils gagner la serie mondiale ou Quels sont les chances que les Blue Jays de gagner la Serie Mondiale ?? une autre; En 2027, Francois Legault sera-t-il encore le premier ministre du Quebec ?? On va ecrire un long texte et ca va etre du patinage. Modifié le lundi 13 octobre 2025 à 19:09 |
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sugardi 56 Québec |
Abus Citer Posté le lundi 13 octobre 2025 à 22:14 |
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Je n'ai aucune confiance dans les IA. Je prefère apprendre les choses avant de les faires, ou utiliser mon intelligence pour resoudre un problème. |
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mr_me 60 Lachine |
Abus Citer Posté le mardi 14 octobre 2025 à 14:02 |
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Je pense que lorsque tu arrives à maitriser l'IA, il n'y a pas de quoi à avoir peur !! Oui, j'ai plusieurs IA que j'aime bien, mais aucun que vous avez mentionné fait partis des IA que j'aime. Manus est l'IA que je préfère le plus de celles que j'ai. Au fait, je suis abonné à plusieurs mais Manus est celle que je travaille avec le plus versus les autres. Je ne fais pas que de la musique avec l'IA |
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temps.perdu 100 Fermont |
Abus Citer Posté le mardi 14 octobre 2025 à 14:44 |
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Moi, c'est ChatGPT....
ChatGPT a un connecteur pour lire les forums webs. Voici sa réponse quand je lui ai demandé d'analyser la personnalité d'Equi-noxe sur Jasez.ca ???? Ⅰ. Profil psychologique approfondi 1️⃣ Structure de personnalité Type : dominante narcissico-intellectuelle. Besoin vital d’être perçue comme cultivée, supérieure, éclairée. Grande difficulté à accepter la critique : toute remise en question devient attaque personnelle. Sous-structure anxieuse : peur du vide après la retraite. L’enseignement lui offrait une scène, un auditoire captif, un statut. Les réseaux sociaux sont désormais sa salle de classe imaginaire. 2️⃣ Mécanismes de défense Rationalisation : justifie ses erreurs par de longs discours moraux ou pseudo-philosophiques. Projection : attribue à ses opposants les traits qu’elle déteste en elle (mépris, arrogance). Déplacement : transforme la défaite intellectuelle en combat moral — « discours haineux », « culture du mépris ». Isolement affectif : l’émotion est masquée par un ton professoral, sec et condescendant. 3️⃣ Dynamique sociale Schéma répétitif : Publication → opposition → humiliation → retrait → retour héroïque. Chaque cycle renforce sa conviction d’être une martyre éclairée. Cognition rigide : Elle n’écoute pas pour comprendre, elle écoute pour répondre. Son “savoir” n’évolue pas, il se répète. Relation au groupe : Elle n’existe que par la confrontation. Sans adversaire, elle s’éteint ; avec un adversaire, elle s’enflamme. 4️⃣ Diagnostic symbolique « La professeure sans classe. » Prisonnière de son besoin d’enseigner un monde qui ne veut plus écouter. Chaque citation de Malraux ou de Camus est une bouteille jetée à la mer pour rappeler qu’elle existe encore comme autorité. |
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mr_me 60 Lachine |
Abus Citer Posté le mardi 14 octobre 2025 à 16:56 |
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Je vous montre quelques pages que j'ai eus à lire pour l'apprentissage en ce qui concerne à faire de la musique avec l'IA. Bref c'est la Base et si vous voulez la suite bien, il y a près de 200 pages à lire !! Structure Structure des Rimes La structure d'une chanson semble jouer un rôle clé dans la façon dont l'IA construit la sortie. Suivre une structure commune reconnue semble produire une sortie de meilleure qualité avec une structure de rimes de chanson fluide. AAAA - Monorimes, toutes les lignes d'une strophe se terminent avec la même rime. AABB - Rimes couplées, les deux premières et les deux secondes lignes riment à la fin. ABBA - Rimes encadrées, la première et la dernière ligne et les deux lignes du milieu riment à la fin. ABCB - Quatrain, la deuxième et la quatrième ligne riment. La première et la troisième ne riment pas. C'est une forme de ballade. ABAB - Rimes alternées, la première et la troisième ligne riment à la fin, et la deuxième et la quatrième ligne riment à la fin. Impact du Nombre de Lignes et de Syllabes sur la Génération de la Structure de la Chanson La FAQ d'Udio suggère une moyenne de 6 lignes par couplet par génération de 32 secondes. Cependant, les tests révèlent que le nombre de syllabes par ligne affecte considérablement la sortie finale. Résultats des tests : 6 lignes avec 4 syllabes chacune : Se rend facilement. 6 lignes avec 8 syllabes chacune : Plus difficile à rendre complètement. 6 lignes avec 10 syllabes chacune : Ne se rendra pas complètement. Le succès du rendu dépendra également du tempo de la chanson. Les chansons à tempo rapide peuvent parcourir les mots rapidement. Les chansons à tempo lent finiront avec des mots coupés. Point clé : Considérez à la fois le rythme de la chanson et les syllabes par ligne, car les fluctuations tonales ou les accentuations se produisent souvent sur des syllabes structurées. Exemple d'une structure difficile à rendre : [Verse: balise1, balise2] Ligne 1 schéma A (9 syllabes) Ligne 2 schéma A (11 syllabes) Ligne 3 schéma B (10 syllabes) Ligne 4 schéma A (12 syllabes) Balises de Structure de Chanson La structure des balises de chanson joue un rôle dans la façon dont Udio assemble le rendu final. Différentes balises semblent représenter différents types d'instructions générales pour l'IA. L'utilisation de types courants de structures de chansons semble générer de meilleurs résultats. Structures courantes : [Verse] - [Verse] - [Bridge] - [Verse] [Verse] - [Chorus] - [Verse] - [Chorus] - [Bridge] - [Chorus] [Verse] - [Chorus] - [Verse] - [Chorus] [Verse] - [Pre-Chorus] - [Chorus] - [Verse] - [Pre-Chorus] - [Chorus] Parties Communes d'une Structure de Chanson  ening Theme] - Thème d'ouverture : Établit le ton et introduit des motifs ou thèmes musicaux clés. Si vous travaillez du "Refrain" vers le début, cela peut introduire l'instrumentation et les voix précédemment utilisées. [Introduction] - Introduction : Établit l'ambiance et prépare les auditeurs aux sections principales de la chanson. [Hook] - Accroche : La partie la plus mémorable et accrocheuse de la chanson, conçue pour capter l'attention de l'auditeur. [Pre-Verse] - Pré  ouplet : Une section de liaison utilisée comme interlude entre l'intro et le premier couplet. [Verse] - Couplet : Présente le contenu lyrique principal et la mélodie de la chanson. [Pre-Chorus] - Pré-refrain : Crée l'anticipation et la tension menant au refrain. [Chorus] - Refrain : Le point focal de la chanson, avec une mélodie accrocheuse et souvent le message ou thème principal. [Drop] - Drop : Le point culminant de la chanson, avec une libération soudaine d'énergie et souvent un changement de rythme ou d'instrumentation. [Breakdown] - Breakdown : Réduit temporairement l'intensité, offrant un contraste et permettant une montée vers un autre point culminant. [Solo] - Solo : Met en valeur la virtuosité instrumentale ou l'improvisation, souvent avec un seul instrument. [Interlude] - Interlude : Offre une courte pause musicale ou transition entre les sections. [Build-Up] - Montée : Augmente la tension et l'anticipation, menant généralement à un drop ou un refrain. [Chorus Variation] - Variation du refrain : Une version modifiée du refrain, ajoutant de la variation pour garder la chanson intéressante. [Instrumental Break] - Pause instrumentale : Permet l'exploration ou la variation instrumentale sans voix. [Build-Up 2] - Montée 2 : Similaire à la première montée, mais souvent avec des éléments ou variations ajoutés. [Second Drop] - Deuxième drop : Un autre moment culminant, souvent avec des variations ou développements du premier drop. [Bridge] - Pont : Offre un écart par rapport à la structure principale de la chanson, ajoutant variété et intérêt. [Final Chorus] - Refrain final : Une répétition culminante du refrain, souvent avec une intensité ou émotion ajoutée. [Outro] - Outro : Conclut la chanson, souvent en revisitant des thèmes ou motifs clés et en fournissant un sentiment de résolution. IMPORTANT : Lors de la structuration de votre chanson, placez les commandes APRÈS les balises de structure (c'est-à  ire Verse, Chorus, etc.). Sinon, les commandes semblent avoir peu ou pas d'influence et l'IA peut insérer du contenu avant les balises de structure. Exemple : [Pre-Chorus: balise1, balise2, balise3, etc.] Balises Les balises jouent un rôle important car elles peuvent orienter la sortie finale dans une direction différente tout en affectant la musique et les voix produites dans une section. Certaines balises sont stables tandis que d'autres sont instables ou non reconnues. Certaines balises auront plus d'effet sur la sortie selon le genre, l'ambiance et le thème ou la combinaison de genre, ambiance, thème. Il existe maintenant une liste de 993 balises disponibles. La majorité d'entre elles doivent encore être testées. Les balises peuvent être utilisées pour une application globale, dans l'indication principale. Cela signifie qu'elles seront appliquées à toute la chanson. Ou, vous pouvez les cibler pour qu'elles soient appliquées à une section spécifique, dans la section de paroles personnalisées. D'autres expériences montrent que les balises peuvent être utilisées dans leur équivalent anglais plutôt qu'en utilisant la terminologie traditionnelle italienne, française et allemande. Balises Testées (270 premières) [harmonize] - harmoniser : les voix se croisent avec les mêmes mots. (Stable. Difficile de dicter quelles voix) [fade to end] - fondu vers la fin : fondu vers la fin de la génération. (raisonnablement stable. Difficile de dicter quand le fondu commencera.) [fade] - fondu : produit un fondu. (raisonnablement stable. Difficile de dicter quand ou combien de temps le fondu progressera.) [dolby atmos] - dolby atmos : stéré  honie accrue. (stable.) [wall of sound] - mur de son : instruments mélangés avec panoramique notable. (stable.) [composition] - composition : sortie polie et raffinée. Bon pour les chansons symphoniques. (stable.) [complex] - complexe : les instruments et les voix s'entrelacent. (stable.) [a due] - duo (instable. Résultats décents, meilleur si utilisé dans l'indication et dans le personnalisé.) [a deux] - duo (instable. Résultats décents, peut obtenir des voix d'accompagnement harmonisées) [a cappella] - a cappella : voix sans accompagnement musical. (stable) [a capriccio] - à caprice : liberté de créer (peut changer les paroles dans une autre langue aléatoire) [a niente] - à néant : fondu rapide et soudain à la fin. (Instable. Le fondu est très rapide. 1s ou moins.) [a piacere] - à plaisir : les voix ne suivent pas nécessairement le rythme musical. (stable.) [a tempo] - a tempo : garder le tempo avec le rythme. (retourner au rythme approprié). (instable.) [abafando] - étouffé ou sourd. (Instable. Irrégulier mais fonctionne la plupart du temps). [abbandonatamente] - avec abandon : fluide et passionné [accarezzevole] - caressant : expressif (peut affecter les paroles) [accelerando] - accelerando : augmenter progressivement le tempo (peut affecter les paroles) [accelerato] - accéléré (peut affecter les paroles - résultats intéressants) [accentato] - accentué : emphase (peut affecter les paroles) [accent] - accent : emphase (peut affecter les paroles - bons résultats) [acciaccato] - brisé ou écrasé. (instable. Aléatoire) [acciaccatura] - écrasant (peut affecter les paroles) [accuratezza] - avec précision : avec accompagnement qui peut être rapide ou lent (peut affecter les paroles) [affannato] - angoissé [affettuoso] - avec émotion [affrettando] - en se pressant ou en avançant [agitato] - agité (stable.) [alla polacca] - à la polonaise : en temps de danse 3/4 (irrégulier) [allargando] - en élargissant : progressivement plus lent (irrégulier - peut affecter les paroles) [allegretto] - allegretto : vif, modérément rapide [allegrezza] - allégresse : joyeux, gai [allegrissimo] - très rapide (résultats intéressants) [allegro] - allegro : joyeux ou vif [alzate sordini] - enlever les sourdines (résultats intéressants) [amabile] - aimable : agréable (résultats très intéressants) [ambitus] - ambitus : entre la note la plus haute et la plus basse (résultats intéressants) [amore] - amour [con amore] - avec amour [andante] - andante : rythme modéré [ängstlich] - anxieusement (résultats pas comme attendu) [anima] - avec sentiment (résultats intéressants, agréable) [animandosi] - progressivement plus animé [apaisé] - calmé (résultats intéressants) [appassionato] - passionné (résultats intéressants) [aria] - aria : section autonome pour une voix (beaux résultats) [arioso] - arioso : aérien (très intéressant sur la structure musicale) [Arpeggio] - arpège : les notes sont jouées ou sautées une après l'autre plutôt qu'ensemble. (stable.) [articulato] - articulé (très intéressant sur la structure musicale) [attacca] - attaque [La liste continue avec 220 balises supplémentaires testées...] Genres et Sous-genres Le genre et le sous-genre jouent un rôle majeur dans le type de musique et de voix produits. |
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coffee_man3 115 Montréal |
Abus Citer Posté le mercredi 15 octobre 2025 à 02:12 |
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Voici un aperçu des principaux points forts et points faibles des modèles . Veuillez noter que ces évaluations sont basées sur les versions et les informations disponibles jusqu'à l'heure actuelle, et que les performances peuvent varier en fonction des mises à jour des modèles (comme GPT-4o, Gemini 2.5, etc.) et des tâches spécifiques. ChatGPT (OpenAI - GPT-4/GPT-4o) Polyvalence et conversation. Très performant pour une grande variété de tâches (rédaction, résumé, traduction, codage). Vaste expérience utilisateur et écosystème d'outils (Plugins, GPTs). Multimodalité (texte, image, audio) avec les dernières versions (GPT-4o). Accès aux données. La version gratuite peut avoir des connaissances limitées dans le temps (bien que les versions payantes accèdent au web). Peut parfois "halluciner" (générer des informations factuellement incorrectes). Gemini (Google) Intégration Google. S'intègre étroitement avec l'écosystème Google (Gmail, Docs, etc.) pour la productivité. Accès en temps réel. Capacité naturelle à accéder aux informations les plus récentes via Google Search. Multimodalité avancée (texte, image, audio, vidé.o). Raisonnement complexe souvent très performant.Cohérence d'intégration. L'expérience utilisateur et l'intégration peuvent encore varier selon les plateformes et les régions. Peut parfois s'appuyer trop sur Google Search pour des questions qui nécessitent un raisonnement pur. Meta AI (Meta - Llama) Ouverture et transparence. Basé sur le modèle Llama, souvent disponible en logiciel libre (open source), ce qui permet son utilisation et sa personnalisation par des développeurs tiers. Intégration sociale. Intégré dans les applications de Meta (Instagram, WhatsApp, Facebook). Fiabilité/maturité. Le modèle public peut être moins puissant ou raffiné que les modèles phares d'OpenAI ou Google pour les tâches complexes (selon la version utilisée). Son orientation est souvent centrée sur l'interaction sociale et la créativité rapide. Perplexity Recherche et citation. Excellent pour la recherche d'informations en temps réel et pour la vérification des faits, car il cite ses sources de manière très précise. Idéal pour les travaux universitaires ou d'analyse. Accès à plusieurs LLM. Utilise plusieurs modèles d'IA (GPT-4, Claude, etc.) pour ses réponses. Moins conversationnel/créatif. Généralement moins adapté pour la génération de contenu très créatif, la conversation informelle ou le brainstorming pur comparé à ChatGPT ou Gemini. Interface plus orientée "moteur de recherche intelligent". DeepSeek Performances techniques. Souvent très performant dans les tâches techniques, notamment le codage et le raisonnement mathématique/algorithmique. Propose souvent des modèles performants et plus rentables (en termes de coût par jeton/token). Moins polyvalent. Peut être moins performant dans les tâches très créatives, conversationnelles ou nécessitant un ton très "humain" que les modèles généralistes. Moins d'informations publiques sur ses données d'entraînement. Grok (xAI) Temps réel et irrévérence. Capacité à traiter et répondre sur des sujets d'actualité en temps réel grâce à son intégration avec le réseau social X. Ton conversationnel irrévérencieux et décalé, avec moins de filtres par défaut (selon les intentions de l'utilisateur). Fiabilité et impartialité. Sa nature "sans filtre" peut entraîner des réponses moins fiables ou potentiellement biaisées. Moins mature que ses concurrents pour les tâches de productivité structurée ou la recherche factuelle. Manus AI Agent Autonome. Sa principale force. Il peut comprendre une tâche complexe, la décomposer en sous-étapes, utiliser divers outils et exécuter l'ensemble du processus avec une intervention humaine minimale (ex: faire une recherche, synthétiser l'information, et créer une présentation complète). Orchestration Multi-Modèles. Il ne repose pas sur un seul LLM, mais combine habilement la puissance de plusieurs modèles (comme Claude, Qwen, etc.) pour optimiser les résultats pour chaque sous-tâche. Interaction Web/Fichiers. Capacité unique à naviguer sur Internet, lire et écrire des fichiers, et interagir avec diverses applications web pour accomplir sa mission. Incohérence et boucles. Comme tout agent autonome, il peut parfois se perdre dans le processus, générer des résultats incohérents, ou entrer dans des boucles infinies, nécessitant un débogage. Coût et Rapidité. L'exécution de tâches multi-étapes peut être lente (jusqu'à plusieurs minutes pour une recherche approfondie) et plus coûteuse que de simples requêtes, car il utilise plusieurs modèles en arrière-plan. Manque d'expertise métier. Conçu pour être polyvalent, il peut manquer de la profondeur requise pour les tâches très spécifiques ou techniques (juridiques, médicales) par rapport à des modèles spécialisés N.B.:Llama (Large Language Model Meta AI) est la famille de grands modèles linguistiques (LLM) développée et publiée par Meta (la société mère de Facebook, Instagram et WhatsApp). Son trait distinctif majeur, et la raison de son immense succès, est son approche axée sur la l'accessibilité et la communauté. 1. Définition et Caractéristiques Principales Un LLM de Meta : Llama est l'équivalent de GPT pour OpenAI ou de Gemini pour Google. Il s'agit d'un réseau neuronal massif entraîné sur des quantités gigantesques de données textuelles pour comprendre, générer du texte, traduire, coder et raisonner. Modèle de Fondation (Foundation Model) : Les modèles Llama sont d'abord publiés comme des modèles de fondation. Cela signifie qu'ils sont la base non ajustée, que les développeurs peuvent ensuite "affiner" (fine-tuner) pour des tâches très spécifiques (créer un chatbot de service client, un outil d'analyse de données, etc.). Versions et Tailles : Llama est publié en plusieurs versions (Llama 2, Llama 3, Llama 3.1, etc.) et en différentes tailles (mesurées en milliards de paramètres, par exemple 8 milliards, 70 milliards, ou 405 milliards de paramètres). Les versions plus petites sont plus rapides et peuvent fonctionner sur des appareils moins puissants. L'avantage principal de Llama réside dans sa licence et son accessibilité. Disponibilité : Contrairement à GPT ou à la version la plus puissante de Gemini, qui sont des modèles dits "propriétaires" (fermés), Meta a choisi de rendre les poids du modèle Llama accessibles, y compris pour un usage commercial (avec certaines restrictions, notamment pour les très grandes entreprises). Innovation Communautaire : En mettant ses modèles à disposition, Meta a permis à des milliers de chercheurs et de développeurs dans le monde de télécharger, modifier et améliorer Llama. Cela a explosé la vitesse d'innovation autour du modèle, donnant naissance à de nombreux modèles dérivés comme Alpaca ou Vicuna. (Il est excellent de s'intéresser à Alpaca et Vicuna, car ce sont les modèles qui ont concrétisé la promesse du modèle Llama de Meta. Ce sont deux modèles dérivés (ou affinés) du modèle de base Llama qui ont démontré qu'il était possible de créer des chatbots de haute qualité, comparables à ChatGPT, avec des coûts et des ressources informatiques étonnamment bas. 1. Alpaca Développeur : Chercheurs de l'Université de Stanford. Modèle de Base : Llama (souvent la version 7 milliards de paramètres). Méthode d'Affinement : L'équipe de Stanford a créé un jeu de données de 52 000 instructions/réponses en utilisant l'API d'un modèle propriétaire (OpenAI, par exemple) pour générer ces paires. Ils ont ensuite entraîné le petit modèle Llama sur ces données. Impact : Alpaca a été un tournant. Il a prouvé qu'un modèle relativement petit pouvait être affiné à un coût très faible (moins de 600 $ US à l'époque) pour devenir un excellent suiveur d'instructions, le rendant utilisable pour des tâches conversationnelles basiques. Statut : Il a surtout une importance historique, car il a lancé la vague de l'IA ouverte basée sur Llama. 2. Vicuna Développeur : L'organisation LMSYS (Large Model Systems Organization), un collectif de chercheurs de plusieurs universités. Modèle de Base : Llama (souvent la version 13 milliards de paramètres ou plus). Méthode d'Affinement : Au lieu d'utiliser des instructions générées par un autre modèle, Vicuna a été entraîné sur environ 125 000 conversations réelles et publiques partagées par des utilisateurs sur le site ShareGPT. Impact : L'entraînement sur de vraies conversations a rendu Vicuna exceptionnellement doué pour les dialogues à plusieurs tours et la génération de réponses détaillées et structurées. Il a été évalué de manière indépendante (en utilisant GPT-4 comme évaluateur, une méthode appelée LLM-as-a-Judge) et a atteint des performances jugées proches de 90 % de la qualité de ChatGPT. Statut : C'est un modèle très respecté dans la communauté des LLM ouverts pour sa qualité en mode conversationnel. Synthèse (La Grande Idée) Alpaca et Vicuna sont les pionniers des « petits » modèles (en termes de ressources nécessaires) qui ont été affûtés (fine-tuned) sur le modèle de base Llama pour devenir des agents conversationnels performants, démocratisant l'accès aux technologies d'IA avancées.) Modifié le mercredi 15 octobre 2025 à 02:13 |