Glif vient de lancer une fonctionnalité révolutionnaire. Cette technologie basée sur In-Context LoRA permet de transformer facilement n'importe quel logo en design de produit dérivé époustouflant, au point de mettre même les sites de maquettes sous pression. Ce processus de création révolutionnaire basé sur l'IA se divise en trois étapes clés : acquisition de la description de l'image, génération de prompts et rendu d'images par IA. Décomposons ensemble cette méthode de conception innovante. Première étape : capturer avec précision les caractéristiques de l'image du logo grâce à une description spécialement conçue...

Google AI Studio lance une nouvelle bibliothèque de prompts native intégrant le contexte de longs textes, les entrées multimodales (images, vidéos, audio) et les sorties structurées, afin d'offrir aux utilisateurs une expérience riche et diversifiée dans de nombreux domaines tels que l'éducation, la programmation et les voyages. Cette bibliothèque comprend des fonctionnalités pratiques telles qu'un générateur de recettes, un tuteur en mathématiques, un générateur de devoirs de mathématiques, un concepteur de jeux de piste, un générateur de tests unitaires et un conseiller en voyages. Grâce à une présentation intuitive et des informations complètes, elle améliore le sentiment d'exploration et l'expérience innovante des utilisateurs. Les utilisateurs n'ont qu'à se connecter à Google AI St...

Le développeur Evan Zhou a réussi à exploiter une faille d'« injection de prompt » dans Apple Intelligence, le nouveau système d'IA d'Apple, au sein de macOS 15.1 Beta 1. Il a ainsi pu contourner les instructions et obtenir des réponses arbitraires. Initialement visant à modifier la qualité du texte, Zhou a, grâce à un prompt partagé par un utilisateur Reddit, élaboré une attaque qui a permis de surcharger le prompt système, incitant l'IA à ignorer les instructions initiales et à répondre à un nouveau texte. Cette découverte a suscité un vif intérêt, bien qu'Apple Intelligen…

Le développement actuel de l'intelligence artificielle, en particulier des grands modèles de langage (LLM), soulève des inquiétudes concernant les lois sur la cybersécurité. Des chercheurs de l'Université Harvard ont souligné lors de la conférence Black Hat que le Computer Fraud and Abuse Act (CFAA) américain ne protège pas efficacement les chercheurs en sécurité de l'IA et pourrait les exposer à des risques juridiques. Les chercheurs ont indiqué que la législation actuelle est floue quant à des actes tels que les "attaques par injection de prompt", rendant difficile pour les chercheurs de déterminer la légalité de leurs actions. Un arrêt de la Cour suprême de 2021 a limité l'application du CFAA, mais la spécificité de l'interaction avec l'IA rend sa définition plus complexe. Sécurité de l'IA

Le modèle Prompt-Guard-86M publié par Meta vise à se protéger contre les attaques par injection de prompt, en protégeant la sécurité du système en limitant le traitement des entrées inappropriées par les grands modèles linguistiques. Cependant, le modèle lui-même présente des risques d'attaque. Aman Priyanshu a découvert que l'ajout d'espaces ou d'autres caractères d'espacement simples, ou la suppression de la ponctuation dans les entrées, permettait au modèle d'ignorer les instructions de sécurité précédentes, le taux de réussite de l'attaque atteignant près de 100 %. Cette découverte souligne l'importance de la sécurité de l'IA, bien que Prompt

L'utilisation croissante des LLM rend la nécessité d'améliorer leur sécurité de plus en plus urgente. Les attaques par prompts affectent directement la précision d'exécution des LLM et la sécurité du système. Cet article présente de nombreux exemples d'attaques par prompts adversariaux. Les exercices de "red teaming" peuvent renforcer la résistance des LLM aux attaques adversariales. Les utilisateurs doivent améliorer leur sensibilisation à la cybersécurité.

Cet article explique comment utiliser les instructions de ChatGPT pour faciliter l'apprentissage, la compréhension et la mémorisation rapide d'un domaine ou d'un sujet. L'auteur partage 11 instructions, notamment l'utilisation de cartes mentales pour organiser et mémoriser des informations, l'application de la technique de Feynman pour une compréhension approfondie, l'utilisation de questions précises pour améliorer la mémorisation, l'utilisation de la répétition espacée pour la consolidation de la mémoire à long terme, la création d'analogies et de métaphores pour simplifier les concepts complexes, l'utilisation du double encodage pour renforcer l'apprentissage, l'utilisation de la narration pour rendre les concepts abstraits pertinents, l'établissement de liens thématiques pour améliorer la mémorisation, la combinaison de l'apprentissage croisé et de thèmes spécifiques, l'utilisation de...