Merci les Métacartes !
Selon Statcounter, la part de Linux dans les ordinateurs de bureau a atteint près de 4 % (3,82 %) en décembre 2023.
L’arrivée au pouvoir de l’équipe municipale à majorité Europe-Ecologie les Verts, en 2020, qui avait d’ailleurs annoncé une pause sur les équipements en vidéoprotection, n’a toutefois pas empêché le réseau de s’agrandir
Un peu décevant et évocateur du manque de stratégie des écolos en matière de numérique et de surveillance...
Autre particularité strasbourgeoise, un comité d’éthique est en place depuis le début, avec, à sa tête, un avocat.
Encore une autre manière de faire sa veille !!
Un mooc auquel j'ai eu l'honneur de contribuer un petit peu ;)
Je l'avais pas partagé, c'est une honte.
Je répare l'affront. Mieux vaut tard que jamais.
Merci pour ce texte Richard !
Un projet que j'aime très fort !!! Merci Animafac, merci Framasoft !
Très juste cet article, merci Julie... Ce sujet nous occupe toutes et tous, nous les indé militants.
Welcome to the walkthrough of the GPT large language model! Here we'll explore the model nano-gpt, with a mere 85,000 parameters.
Its goal is a simple one: take a sequence of six letters:
Their work, which is yet to be peer reviewed, shows that while training massive AI models is incredibly energy intensive, it’s only one part of the puzzle. Most of their carbon footprint comes from their actual use.
Not only did the researchers find emissions for each task to be much higher than they expected, but they discovered that the day-to-day emissions associated with using AI far exceeded the emissions from training large models. Luccioni tested different versions of Hugging Face’s multilingual AI model BLOOM to see how many uses would be needed to overtake training costs. It took over 590 million uses to reach the carbon cost of training its biggest model. For very popular models, such as ChatGPT, it could take just a couple of weeks for such a model’s usage emissions to exceed its training emissions, Luccioni says.
tellement bel article !
Le constat qui nous a amenés à développer PeerTube est que personne ne peut rivaliser avec YouTube ou Twitch. Vous auriez besoin de l’argent de Google, des fermes de serveurs d’Amazon… Par-dessus tout, vous auriez besoin de la cupidité nécessaire pour exploiter des millions de créateurs et de vidéastes, les préparer à formater leur contenu en fonction de vos besoins, et les nourrir des miettes de la richesse que vous gagnez en transformant leur audience en bétail de données.