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Partez d’une vraie question

Découvrez ce que nous avons essayé, ce qui s’est passé et ce qui peut vous être utile. Chaque parcours relie une expérience publiée à un guide pratique.

Un petit ordinateur peut-il faire tourner un modèle d’IA utile?
Deux ordinateurs compacts ont exécuté le même petit modèle. La vitesse variait, et une requête terminée n’a pas livré la réponse attendue. Commencez par l’essai, puis voyez comment choisir un fichier à télécharger.
Quatre requêtes, chacune exécutée une fois sur chaque appareil : Jetson avec CUDA, Raspberry Pi avec CPU. Cette comparaison de configurations n’établit ni la fiabilité sur plusieurs exécutions ni la consommation d’énergie.
Lire l’expérience · Article en anglaisWe tested a 4B AI model on Jetson and Raspberry Pi Utiliser le guide pratiqueQuel fichier de modèle devrais-je télécharger?
Un meilleur score peut-il cacher un moins bon résultat?
Une méthode d’entraînement a réduit les affirmations non étayées dans trois familles de modèles, mais chacune a perdu trop de réponses correctes pour réussir. Découvrez le résultat, puis les questions à poser devant un score mis en avant.
Un résultat sur un banc d’essai de validation : le jeu de test principal est resté intact et aucun point de contrôle n’a été publié. Les chiffres de l’exemple du guide sont hypothétiques.
Lire l’expérience · Article en anglaisWe tested one frozen character recipe across three model families. None met the bar.Utiliser le guide pratiqueQue nous disent vraiment les tests de modèles?
Comment savoir si le travail produit par l’IA est vraiment terminé?
Un programme peut s’exécuter sans accomplir la tâche. Suivez notre audit des évaluateurs, puis consignez la tâche, les vérifications, le résultat et les limites non résolues.
L’évaluateur initial et son remplaçant ont échoué à la qualification. Aucun modèle ni banc d’évaluation n’a été qualifié; l’exemple du guide est hypothétique.
Lire l’expérience · Article en anglaisRuntime Pass Is Not Correctness Utiliser le guide pratiqueVérifier un travail produit par l’IA

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Guides pratiques

Comprenez les choix de téléchargement, les résultats des tests ou la préparation d’un petit essai. Aucune connaissance préalable en IA n’est nécessaire.

Pour les personnes qui examinent un travail technique produit par des agents d’IA

Vérifier un travail produit par l’IA

Définissez la réussite, recueillez les preuves dans l’environnement réel et consignez ce qui reste à démontrer. Une exécution terminée ne prouve pas un résultat correct.

Pour toute personne qui explore les modèles à télécharger

Quel fichier de modèle devrais-je télécharger?

Comprenez ce que vous téléchargez, les fichiers que votre logiciel peut ouvrir et les points à vérifier avant de commencer.

Pour toute personne qui lit une affirmation sur l’IA

Que nous disent vraiment les tests de modèles?

Voyez comment un modèle peut faire moins d’erreurs tout en donnant moins de bonnes réponses. Découvrez les questions à poser derrière un score.

Pour toute personne qui prépare un premier essai

Comment essayer un modèle d’IA sur une petite tâche

Choisissez une tâche dont vous pouvez vérifier les réponses, fixez les règles à l’avance et notez les réussites comme les échecs.

Notre règle pour cette section

Pas de porte, pas de formulaire, pas d'argument de vente.

Rien derrière un courriel

Chaque guide est intégral sur la page. Il n'y a pas de PDF à demander et pas de formulaire en travers.

Des sources à vérifier

Des références publiques, des notes de version et des limites explicites accompagnent notre travail.

Utile avec n'importe quel outil

Ils sont écrits pour vous aider à décider — y compris quand la réponse est un outil qui n'est pas le nôtre.