
Depuis le premier principe : pourquoi #AI Trading ne devrait pas prédire la hausse ou la baisse
1. Décomposer l'IA : à quoi servent vraiment les grands modèles ?
Beaucoup considèrent les grands modèles comme une « boîte noire pensante », mais d’un point de vue fondamentalement computationnel, ils ne font qu’une chose :
Calculer la similarité dans un espace vectoriel de haute dimension.
Toutes les entrées (#token , images, séries temporelles) sont projetées en vecteurs ;
Toute « compréhension » ou « raisonnement » repose essentiellement sur un produit scalaire de vecteurs + une transf
Voir l'original1. Décomposer l'IA : à quoi servent vraiment les grands modèles ?
Beaucoup considèrent les grands modèles comme une « boîte noire pensante », mais d’un point de vue fondamentalement computationnel, ils ne font qu’une chose :
Calculer la similarité dans un espace vectoriel de haute dimension.
Toutes les entrées (#token , images, séries temporelles) sont projetées en vecteurs ;
Toute « compréhension » ou « raisonnement » repose essentiellement sur un produit scalaire de vecteurs + une transf





