LLM

Sanfilippo explique pourquoi des tests qui passent ne suffisent pas et pourquoi les LLM pourraient devenir une QA virtuelle. Il livre aussi une lecture critique de la réécriture de Banne en Rust.

LeCun explique pourquoi il voit les LLM comme une impasse pour l’intelligence générale et mise sur les modèles du monde, Tapestry et une IA plus locale.

Nish explique pourquoi HydraDB mise sur le contexte, attaque les bases vectorielles et raconte comment un message brutal a débloqué la croissance.

カーパシーが、AIをコード補助ではなく新しい計算層として捉える理由を整理する。検証可能性、agentic engineering、人間に残る理解まで追う。