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runesleo

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Je viens de recentrer mon propre workflow IA :
ChatGPT = unique point d’entrée + contrôle central
Cursor / OPUS / Grok = couche d’exécution
Résultat : Tibo a annoncé aujourd’hui que le Pro à $200 sera de nouveau disponible demain, que le mode de calcul de l’utilisation sera ajusté, mais que la limite de 5 heures ne sera pas rétablie, et qu’une nouvelle mise à jour du Pro est également prévue demain.
Je commence plutôt à penser que la question de savoir « quel modèle offre le plus de quota » sera de moins en moins importante.
Ce qui compte vraiment, c’est :
qui est responsable du contexte et
Test d’une expérimentation native de Bitcoin : $shhhhh utilise les paiements silencieux BIP-352 pour la distribution de BRC-20. Ce qui m’intéresse, ce n’est pas l’airdrop, mais de savoir si des adresses sp1 réutilisables + des destinations à usage unique peuvent rendre la distribution de tokens plus privée. SH-F2D4F514
BTC+0,56%
AIRDROP-3,85%
TOKEN+3,23%
J’ai vu récemment trop de nouveaux projets Bitcoin L1, et je me dis de plus en plus que ce qui est le plus facilement ignoré aujourd’hui, ce n’est pas « comment acheter », mais :
Après l’achat, comment vendre ?
La vitesse d’émission des nouveaux protocoles, actifs et launchpads est trop élevée, mais les infrastructures de liquidité sont clairement à la traîne.
Au moment du mint, chaque projet paraît très séduisant :
premier meme, première DeFi, natif Bitcoin, faible capitalisation, précoce…
Mais une fois qu’on a vraiment acheté, on découvre :
pas d’AMM, pas de profondeur, pas de liquidité agré
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ChatGPT ressemble de plus en plus à un « espace de travail personnel ».
Aujourd’hui, en ouvrant l’app, la page d’accueil m’a directement signalé plusieurs éléments potentiellement à traiter, en se basant sur mon Gmail, mon Calendar et mon GitHub connectés :
Des fluctuations pourraient affecter le Mac distant
Un événement du calendrier déjà devenu obsolète
Une PR qui n’a pas encore été reviewée
Ce qui est intéressant, ce n’est pas que « ChatGPT puisse lire ces apps » — il savait déjà le faire depuis longtemps.
Le véritable changement, c’est qu’il commence à déterminer activement « ce qui pourra
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Aujourd’hui, j’ai enfin fait fonctionner pour de vrai un projet auquel je pensais depuis longtemps : avec Grok Bot et deux Mac, j’ai mis en place un système d’auto-assistance réseau multi-appareils.
Mon environnement quotidien n’est désormais plus « un seul ordinateur », mais deux Mac, Tailscale, un VPN, Grok Bot, Claude, Codex, Cursor, ainsi qu’une multitude d’Agents et d’automatisations fonctionnant en continu. Les vrais problèmes sont alors apparus : dès qu’une machine rencontre un problème de réseau, de proxy, de Tailscale ou d’Agent, et que je ne suis pas devant l’ordinateur, l’IA pourrai
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Première question : de quoi avez-vous le plus envie de discuter ici maintenant ?
Un ami a vu dans un centre commercial deux petits jeux où il fallait trouver des objets et en a profité pour tester les capacités visuelles de l’IA.
Trouver une barbe à papa parmi des phoques
Trouver un agneau parmi des pères Noël
ChatGPT : a réfléchi pendant 9 minutes et a trouvé les deux.
Doubao : n’a pas trouvé la barbe à papa, puis, avec une confiance absolue…
A directement ajouté deux barbes à papa à l’image originale et les a entourées pour me donner la réponse 😂
Le moment le plus comique de l’IA, ce n’est pas quand elle se trompe.
C’est quand, pour prouver qu’elle a raison, elle modifi
Après avoir récemment écouté l’épisode de plus de deux heures avec 张小珺 et 曾鸣, je vous le recommande.
Il contient beaucoup d’analyses percutantes : les modèles finiront par ressembler de plus en plus à des infrastructures ; les Agents créeront de nouveaux points d’entrée ; les anciennes plateformes auront du mal à devenir naturellement de nouvelles plateformes ; et même la forme organisationnelle aujourd’hui familière qu’est l’« entreprise » pourrait progressivement décliner.
Mais après l’avoir écouté, ce qui m’a le plus marqué, ce n’est pas de savoir si OpenAI ou Anthropic finiront par l’empor
Aujourd’hui, le problème de « continuité des tâches » de ChatGPT m’a vraiment mis à mal.
Ce n’est pas qu’une réponse ait été moins bonne, mais quelque chose de bien plus gênant :
certaines conversations qui tournaient depuis longtemps ont soudain cessé de répondre ;
des outils / MCP qui fonctionnaient normalement ne se connectaient soudainement plus dans certaines sessions ;
ouvrir une nouvelle conversation permet certes de discuter à nouveau, mais le contexte de la tâche, son état d’exécution et l’étape atteinte risquent très facilement de se perdre en même temps.
Aujourd’hui, j’ai passé une
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Je ressens de plus en plus fortement que :
à mesure que les interfaces en langage naturel d’agents IA comme Codex et Grok arrivent à maturité, et qu’on les connecte à sa propre station de travail locale, à son navigateur, à divers outils ainsi qu’aux modèles les plus puissants dans le cloud —
les gens ordinaires sont en réalité en train de posséder pour la première fois leur propre « système d’exploitation IA ».
Vous n’avez plus besoin d’ouvrir vous-même une dizaine de logiciels, de retenir une foule de commandes ni d’enchaîner manuellement les étapes d’un workflow.
Il vous suffit de dire :
«
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Ces derniers temps, quand je fais exécuter de longues tâches à ChatGPT, je rencontre souvent ce problème.
Le plus déroutant, c’est que l’interface affiche parfois « La transmission en continu a été interrompue », alors que la tâche en arrière-plan continue en réalité de s’exécuter.
Plus on utilise intensivement les agents, plus on se rend compte que l’intelligence du modèle n’est qu’une partie du problème.
La connexion, la reconnexion, la restauration de l’état et l’observabilité des tâches longues sont les véritables facteurs qui influencent l’expérience d’utilisation au quotidien.
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J’utilise en fait le Remote Control de ChatGPT depuis déjà un bon moment.
Avant, je le considérais simplement comme une fonctionnalité très pratique :
où que je sois, je peux sortir mon téléphone et continuer à prendre le contrôle de Codex, qui tourne sur le Mac à la maison.
J’envoie une tâche depuis mon téléphone → exécution en local sur le Mac → suivi de l’avancement à tout moment → ajout d’instructions.
Mais récemment, à mesure que j’intègre de plus en plus de tâches à l’IA, j’ai vraiment compris ce que cela signifiait.
Une fois que l’IA peut se connecter à l’ordinateur, aux fichiers, au te
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  • 3
Je joue sérieusement à @projectmars_rh depuis une semaine et j’ai fini par créer un hub chinois pour ses joueurs.
Il comprend désormais un guide de démarrage, une FAQ, des outils P&L / Rig / Ore / Plot / Epoch, ainsi qu’un assistant de portefeuille en lecture seule. Aucune connexion de portefeuille ni signature.
J’ai également postulé au programme de créateurs de Project Mars, mais je n’ai pas encore reçu de réponse et je n’arrive pas à contacter l’équipe par messages privés sur X.
J’aimerais aider avec les guides en chinois, les outils, les retours sur la localisation et l’intégration de la c
Ce n’est qu’aujourd’hui que j’ai découvert que ChatGPT Pro offrait en fait 100 Go d’espace pour les fichiers.
Après l’avoir utilisé pendant si longtemps, je n’occupe pourtant que 315 Mo.
Cela m’a fait prendre conscience que jusqu’à présent, j’utilisais toujours ChatGPT comme une « puissance de calcul » et une « boîte de dialogue », sans vraiment le considérer comme un espace de travail à long terme.
J’ai donc réorganisé mon architecture de stockage IA :
Mac : exécution
Disque local de grande capacité : données brutes / archives froides
Google Drive : documents officiels modifiables par les hum
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Après avoir fait de l’IA et du vibe coding pendant si longtemps, j’ai enfin pris le temps aujourd’hui de regarder sérieusement mes statistiques d’utilisation de Codex :
Tokens cumulés : 103,82 milliards
Pic sur une seule journée : 4,59 milliards
Plus longue utilisation continue : 119 jours
Les chiffres sont bien plus impressionnants que je ne l’imaginais.
Mais ce qui mérite vraiment d’être analysé, ce n’est pas la quantité de tokens consommés, c’est ce qu’ils ont finalement produit.
Je m’apprête à passer en revue l’ensemble des systèmes d’automatisation par IA que j’ai déjà mis en place :
Rech
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  • 2
Il y a quelques jours, avant le lancement du mainnet d’Arc, j’ai acheté trois tokens :
$ARGUS , $TOLLY , $COOL .
Ma logique à l’époque était très simple :
ARGUS = Launchpad / leader de la croissance
TOLLY = capture de valeur de la plateforme
COOL = Meme culturel natif d’Arc
Deux jours après le lancement du mainnet, les trois tokens ont fortement reculé depuis leurs sommets.
Mais après avoir réexaminé les données, je n’ai pour l’instant pas changé d’avis.
Au contraire, une divergence assez intéressante est apparue :
le cours a baissé, mais les données fondamentales sont plus claires qu’au moment
ARC-1,24%
ARGUS-7,03%
TOLLY-15,78%
UNI-0,11%
USDC0,00%
Ces deux derniers jours, un nouveau modèle Jev a fait parler de lui dans le milieu de l’IA ; je pense qu’il mérite qu’on s’y attarde séparément.
Ce qui est le plus contre-intuitif à son sujet, ce n’est pas que son score aux benchmarks ait encore progressé, mais qu’il ne cherche pas du tout à être un LLM « plus doué pour discuter ».
@typesafeai part du principe que :
De nombreuses tâches logicielles n’ont absolument pas besoin que le modèle « génère un texte ».
Aujourd’hui, une grande partie des workflows d’IA ressemble en pratique à ceci :
state → LLM → génération de texte / JSON → parse → val
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Recommandation de podcast : Web3 101 E83 « Ce qu’il faut savoir sur la menace quantique à laquelle Bitcoin est confronté »
En bref : les ordinateurs quantiques pourraient un jour utiliser les « informations de clé » que vous avez déjà rendues publiques pour déduire la clé privée et transférer vos cryptomonnaies. Le minage n’est pas le point essentiel : c’est le type d’adresse du portefeuille qui compte.
Cela concerne particulièrement ceux qui ont utilisé les inscriptions, les runes ou un grand nombre d’adresses. Pour les adresses commençant par bc1p, les informations de clé sont déjà inscrites
BTC+0,56%