2 titres depuis. Cette année donc, mais aussi l’année dernière. Cela fait donc 2 années consécutives qu’ils arrivent jusqu’en finale, une autre année en demi-finale et deux fois de suite qu’ils gagnent. Tout cela avec la même composition d’équipe autrefois et parfois surnommée “Faker and 4 zoomers” pour souligner la différence de génération.
cette dévalorisation était assez injuste. Le gros avantage stratégique est justement que les autres sont assez forts pour mettre la plupart des autres équipes dans une situation lose-lose : s’ils se concentrent sur Faker, les autres ont plus de liberté pour prendre le dessus ; s’ils se concentrent sur les autres joueurs, Faker peut retourner la partie à lui tout seul.
le Worlds buff est le terme pour indiquer que cette équipe joue beaucoup mieux dans le tournoi mondial qu’habituellement. T1 n’est sorti que 4e de la ligue coréenne. l’autre équipe finaliste, chinoise, avait remporté tous les autres tournois nationaux et était sortie première de leur ligue. Leur objectif était de remporter le titre pour être les premiers à faire la golden road, remporter tous les tournois d’une saison. le Worlds buff s’expliquent certainement par un savant mélange de gestion du stress et de confiance. Ce n’est pas donné à tout le monde d’avoir l’habitude d’être dans les derniers rounds.
où trouver des statistiques et données sur le sujet ?
Une communauté Reddit autour de l'idée d'utiliser des figurines et des éléments de construction Lego pour matérialiser des jeux de rôle. L'idée est ingénieuse. Cela permet aussi d'éviter de s'éparpiller en commençant une sous-branche du hobby, qui est la collection et la peinture de figurines ainsi que la fabrication de décors. C'est un sujet qui me travaille régulièrement ayant joué à moult jeux de plateau pendant ma jeunesse.
À voir comment cela peut se combiner avec un jeu comme Five Parsecs From Home qui est une proposition de jeu tactique avec des figurines, mais dont les règles sont écrites avec l'esprit d'avoir une expérience solo.
Cela me rappelle aussi Mobile Frame Zero qui existe depuis un bail. C'est un jeu de plateau tactique spécifiquement conçu autour de constructions Lego pour la modularité.
Une initiative réjouissante de coopérative pour les médias indépendants portée par des acteur·rices provenant de la sphère coopérativiste d'autres secteurs. Non pas un média qui serait une coopérative mais une coopération entre médias. J'espère que cela l'occasion pour le secteur médiatique de sortir de son corporatisme.
J'y vois une opportunité pour rendre les médias indépendants plus résilients et dépasser la crise ambiante qui est à la fois politique qu'économique.
Une mutualisation des outils et des compétences périphériques par rapport au travail journalistique.
Par exemple :
Mutualiser
les coûts et la maintenance d'instance mastodon ;
les outils d'écriture collaborative ;
les infrastructures d'envois de mail ;
les outils de mesure d'audience et de product analytics.
Créer un espace de partage et d'échange autour des données et de leur réutilisation. Je pense par exemple au scraping de Twitter et l'archivage des données qui sont ainsi produites.
Le Graal serait certainement d'avoir une réflexion sur les outils de publication numérique (autant sur le logiciel que sur le travail) et de sortir cette pièce maitresse des modes d'exploitation capitaliste :
la commercialisation des CMS des grandes entreprises de presse autant française qu'états-unienne
WordPress et Automattic qui sont actuellement dans une spirale vers le bas.
I said “delve” was overused by ChatGPT compared to the internet at large. But there’s one part of the internet where “delve” is a much more common word: the African web. In Nigeria, “delve” is much more frequently used in business English than it is in England or the US. So the workers training their systems provided examples of input and output that used the same language, eventually ending up with an AI system that writes slightly like an African.
Now I'm finally doing the thing I've been imagining for a decade and making a real place for this work—a solo studio with plenty of reading chairs, a home for exploratory research, a platform for structured interviews with thoughtful people from all over new-network world, a peg for collaborations with specific network projects, and maybe (cross fingers, toss salt) a kitchen-table press for some little books.
For years, across jobs and gigs and fields, I've been making the case that we can't build better things unless we figure out what has been happening to us—what's gone wrong or right, and how, and according to whom, and on what evidence—and then use the things we learn to try new things, carefully and attentively, until we get to something genuinely useful and good.
L’INA a choisi une stratégie inédite qui vise à bénéficier des grandes avancées des outils IA (700 000 heures analysées pour ce projet), sans intervenir sur les résultats malgré leurs imperfections. D’une part, des corrections ajouteraient inévitablement d’autres biais, humains cette fois-ci. D’autre part, une telle volumétrie rend cette démarche impossible si l’on veut en assurer l’exhaustivité, garante de l’homogénéité des résultats affichés. En revanche, grâce à la chaîne de contrôle des résultats créée spécifiquement pour ce projet, l’INA est en capacité de rendre visibles et d’expliciter ces biais.
L'INA a officialisé le 7 octobre 2024 un site pour rendre disponibles des analyses mettant en valeur leurs archives et le potentiel pour des traitements de données.
La notion d'absence d'intervention est peut-être trompeuse. La charte précise bien qu'il s'agit des résultats, mais quid des données d'entrainement qui proviennent de wikidata et de la phase d'entrainement en elle-même ?
We called our new company Make It Nice, after Daniel’s signature phrase, back when his English was less refined. It had quickly become shorthand within the restaurant for “Pay a little extra attention to this”—whether “this” was a table of friends, or a dish, or even a side-work project. By that point, expectations were so clear, a team member could say, “Make it nice,” to one of their colleagues, and without any further explanation, they would.
The symmetry of the words themselves appealed, reinforcing that this was a restaurant run by both sides of the wall. The kitchen “makes” food; in the dining room, we were “nice.” (We were so adamant about breaking down the walls that divided us that—as you may have noticed—we didn’t even use the common terms “back of house” and “front of house.” Instead, we always referred to them as “the kitchen” and “the dining room.”) Plus, “make” and “nice” had the same number of letters.
It was the perfect name for our company, encompassing both excellence and hospitality.
Stable diffusion revolutionized image creation from descriptive text. GPT-2 (ref. 1), GPT-3(.5) (ref. 2) and GPT-4 (ref. 3) demonstrated high performance across a variety of language tasks. ChatGPT introduced such language models to the public. It is now clear that generative artificial intelligence (AI) such as large language models (LLMs) is here to stay and will substantially change the ecosystem of online text and images.
