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Les Articles Qui Définissent l'IA Moderne
L'IA évolue vite. Voici les articles fondamentaux que tout leader technique devrait connaître—sélectionnés et expliqués pour rester informé sans lire plus de 50 pages.
Pourquoi C'est Important
Vous n'avez pas besoin d'être chercheur en ML pour diriger des initiatives IA. Mais comprendre les concepts clés—mécanismes d'attention, génération augmentée par récupération, techniques d'alignement—vous aide à évaluer les outils, recruter des talents et prendre de meilleures décisions architecturales.
Ce Que Vous Obtenez
- •L'essentiel sélectionné — Les 10-15 articles qui ont façonné les LLMs, agents et systèmes de récupération
- •Résumés en langage clair — Insights clés extraits, pas besoin de doctorat
- •Posez des questions — Discutez avec notre IA pour explorer les concepts plus en profondeur
La Collection Essentielle
Attention Is All You Need
Vaswani et al.
2017TransformerFoundationNLPGPT-4 Technical Report
OpenAI
2023LLMMultimodalBenchmarksLlama 2: Open Foundation and Fine-Tuned Chat Models
Touvron et al. (Meta)
2023Open SourceLLMFine-tuningLanguage Models are Few-Shot Learners
Brown et al.
2020LLMIn-Context LearningGPT-3Training Language Models to Follow Instructions
Ouyang et al.
2022RLHFAlignmentInstruction-followingChain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning
Wei et al.
2022ReasoningPromptingChain-of-ThoughtLoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models
Hu et al.
2021Fine-tuningEfficiencyPEFTDenoising Diffusion Probabilistic Models
Ho et al.
2020GenerativeVisionDiffusionDeep Residual Learning for Image Recognition
He et al.
2015VisionDeep LearningCNNGenerative Adversarial Nets
Goodfellow et al.
2014GenerativeAdversarialFoundationalDeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
DeepSeek-AI
2025ReasoningReinforcement LearningOpen SourceOpenAI o1 System Card
Jaech et al. (OpenAI)
2024ReasoningTest-Time ComputeSafetyConstitutional AI: Harmlessness from AI Feedback
Bai et al. (Anthropic)
2022AlignmentRLHFSafetyScaling Laws for Neural Language Models
Kaplan et al. (OpenAI)
2020ScalingTrainingFundamentalsRetrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
Lewis et al. (Meta AI)
2020RAGRetrievalKnowledge BasesToolformer: Language Models Can Teach Themselves to Use Tools
Schick et al. (Meta AI)
2023AgentsToolsFunction CallingMixtral of Experts
Jiang et al. (Mistral AI)
2024ArchitectureOpen SourceEfficiencyHighly Accurate Protein Structure Prediction with AlphaFold
Jumper et al. (DeepMind)
2021Scientific AIDeep LearningReal-World Impact