Mila organise son premier hackathon en informatique quantique le 21 novembre. Une journée unique pour explorer le prototypage quantique et l’IA, collaborer sur les plateformes de Quandela et IBM, et apprendre, échanger et réseauter dans un environnement stimulant au cœur de l’écosystème québécois en IA et en quantique.
Une nouvelle initiative pour renforcer les liens entre la communauté de recherche, les partenaires et les expert·e·s en IA à travers le Québec et le Canada, grâce à des rencontres et événements en présentiel axés sur l’adoption de l’IA dans l’industrie.
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Caffeine is the most widely consumed psychoactive stimulant worldwide. Yet important gaps persist in understanding its effects on the brain,… (voir plus) especially during sleep. We analyzed sleep EEG in 40 subjects, contrasting 200mg of caffeine against a placebo condition, utilizing inferential statistics and machine learning. We found that caffeine ingestion led to an increase in brain complexity, a widespread flattening of the power spectrum’s 1/f-like slope, and a reduction in long-range temporal correlations. Being most prominent during non-REM sleep, these results suggest that caffeine shifts the brain towards a critical regime and more diverse neural dynamics. Interestingly, this was more pronounced in younger adults (20-27 years) compared to middle-aged participants (41-58 years) whose sleep brain dynamics were less affected by caffeine. Interpreting these data in the light of modeling and empirical work on EEG-derived measures of excitation-inhibition balance provides novel insights into the effects caffeine has on the sleeping brain.
The recent surge in the capabilities of Large Language Models (LLMs) has led to claims that they are approaching a level of creativity akin … (voir plus)to human capabilities. This idea has sparked a blend of excitement and apprehension. However, a critical piece that has been missing in this discourse is a systematic evaluation of LLM creativity, particularly in comparison to human divergent thinking. To bridge this gap, we leverage recent advances in creativity science to build a framework for in-depth analysis of divergent creativity in both state-of-the-art LLMs and a substantial dataset of 100,000 humans. We found evidence suggesting that LLMs can indeed surpass human capabilities in specific creative tasks such as divergent association and creative writing. Our quantitative benchmarking framework opens up new paths for the development of more creative LLMs, but it also encourages more granular inquiries into the distinctive elements that constitute human inventive thought processes, compared to those that can be artificially generated.