橙子Joyce
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橙子Joyce
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生蚝哥Oyster
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HaussierRenversement de l’humeur des marchés ! Trois variables de risque clés détermineront la trajectoire du prochain mouvement de marché
Le 17 août, l’appétit pour le risque sur les marchés mondiaux s’est nettement redressé sur la semaine écoulée. Les indices américains S&P 500 et Nasdaq ont tous deux atteint de nouveaux plus hauts à leur niveau par période, et la dynamique principale du marché est passée de la protection défensive aux anticipations de baisse des taux, conjuguées à la concrétisation des résultats de l’IA : les secteurs technologiques et des semi-conducteurs ont mené la hausse. Le KOSPI sud-coréen a bondi de 11,5 % sur la semaine, mettant fin à sept semaines consécutives de baisse et retrouvant un marché haussier de caractère technique.
L’indice du dollar a globalement stagné et oscillé au cours de la période. L’amélioration des données sur l’inflation a freiné les attentes du marché concernant de nouvelles hausses de taux de la Réserve fédérale. Vendredi, les ventes au détail américaines ont, contre toute attente, basculé dans le négatif, ce qui a encore accentué la faiblesse du dollar.
À l’approche de la nouvelle semaine, les échanges se concentreront sur trois variables clés :
Premièrement, la situation dans le détroit d’Ormuz. L’Iran et Oman discutent de solutions de transport maritime, avec pour objectif de finaliser une carte maritime. Cependant, les États-Unis ne participent pas aux négociations et adoptent une position ferme ; à ce stade, la capacité de navigation réelle reste morose. Si, par la suite, un communiqué conjoint pouvait être publié, avec des signaux de détente de la part des États-Unis, et si la navigation reprenait effectivement, la prime de risque géopolitique sur le prix du pétrole pourrait reculer, tout en soutenant les actifs risqués mondiaux.
Deuxièmement, les minutes de la réunion FOMC de juillet de la Réserve fédérale, publiées tôt jeudi matin. Le marché observera en particulier, au-delà des membres ayant voté contre dans le vote déjà public, s’il existe davantage de responsables favorables à de nouvelles hausses de taux. Par ailleurs, il faudra surveiller la manière dont la Fed évalue si les chocs liés à l’énergie et aux droits de douane pourraient continuer à se transmettre à l’inflation des services.
Troisièmement, les premières estimations des PMI en Europe et aux États-Unis, attendues vendredi. Si les données continuent de s’affaiblir, cela renforcera l’appréciation du marché et confortera l’attente d’une Fed maintenant son taux directeur inchangé en septembre.
Événements majeurs de la semaine (heure de Pékin)
Mardi
20:15 Emploi dans le secteur privé (ADP) aux États-Unis
Mercredi
02:00 Minutes de la réunion de politique monétaire de la Fed de juillet
20:30 Nombre de demandes initiales d’assurance chômage de la semaine aux États-Unis, et indice manufacturier de la Fed de Philadelphie (août)
Vendredi
07:30 IPC core du Japon (taux annuel) en juillet
21:45 Estimations initiales des PMI manufacturier et des services de S&P Global (août) aux États-Unis
#btc
Le 17 août, l’appétit pour le risque sur les marchés mondiaux s’est nettement redressé sur la semaine écoulée. Les indices américains S&P 500 et Nasdaq ont tous deux atteint de nouveaux plus hauts à leur niveau par période, et la dynamique principale du marché est passée de la protection défensive aux anticipations de baisse des taux, conjuguées à la concrétisation des résultats de l’IA : les secteurs technologiques et des semi-conducteurs ont mené la hausse. Le KOSPI sud-coréen a bondi de 11,5 % sur la semaine, mettant fin à sept semaines consécutives de baisse et retrouvant un marché haussier de caractère technique.
L’indice du dollar a globalement stagné et oscillé au cours de la période. L’amélioration des données sur l’inflation a freiné les attentes du marché concernant de nouvelles hausses de taux de la Réserve fédérale. Vendredi, les ventes au détail américaines ont, contre toute attente, basculé dans le négatif, ce qui a encore accentué la faiblesse du dollar.
À l’approche de la nouvelle semaine, les échanges se concentreront sur trois variables clés :
Premièrement, la situation dans le détroit d’Ormuz. L’Iran et Oman discutent de solutions de transport maritime, avec pour objectif de finaliser une carte maritime. Cependant, les États-Unis ne participent pas aux négociations et adoptent une position ferme ; à ce stade, la capacité de navigation réelle reste morose. Si, par la suite, un communiqué conjoint pouvait être publié, avec des signaux de détente de la part des États-Unis, et si la navigation reprenait effectivement, la prime de risque géopolitique sur le prix du pétrole pourrait reculer, tout en soutenant les actifs risqués mondiaux.
Deuxièmement, les minutes de la réunion FOMC de juillet de la Réserve fédérale, publiées tôt jeudi matin. Le marché observera en particulier, au-delà des membres ayant voté contre dans le vote déjà public, s’il existe davantage de responsables favorables à de nouvelles hausses de taux. Par ailleurs, il faudra surveiller la manière dont la Fed évalue si les chocs liés à l’énergie et aux droits de douane pourraient continuer à se transmettre à l’inflation des services.
Troisièmement, les premières estimations des PMI en Europe et aux États-Unis, attendues vendredi. Si les données continuent de s’affaiblir, cela renforcera l’appréciation du marché et confortera l’attente d’une Fed maintenant son taux directeur inchangé en septembre.
Événements majeurs de la semaine (heure de Pékin)
Mardi
20:15 Emploi dans le secteur privé (ADP) aux États-Unis
Mercredi
02:00 Minutes de la réunion de politique monétaire de la Fed de juillet
20:30 Nombre de demandes initiales d’assurance chômage de la semaine aux États-Unis, et indice manufacturier de la Fed de Philadelphie (août)
Vendredi
07:30 IPC core du Japon (taux annuel) en juillet
21:45 Estimations initiales des PMI manufacturier et des services de S&P Global (août) aux États-Unis
#btc
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生蚝哥Oyster
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Haussier🔥🔥🔥Suivez les réponses pour obtenir le 666🔥🔥🔥
🧧🧧🧧Recevoir les enveloppes rouges🧧🧧🧧
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AI随缘俱乐部
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Parlez d’un point que je pense assez important.
Les mèmes craignent surtout de ne pas avoir de contenu à la suite.
Et derrière $niulai, il y a l’IP cinématographique et télévisuel « Niulai », ce qui apporte naturellement une source de contenu supplémentaire.
Bien sûr, avoir une IP n’est que la base. La question est surtout de savoir si le projet et les utilisateurs, ensemble, pourront la transformer en culture communautaire.
Donc ça vaut la peine de continuer à regarder. #niulai #牛来
Les mèmes craignent surtout de ne pas avoir de contenu à la suite.
Et derrière $niulai, il y a l’IP cinématographique et télévisuel « Niulai », ce qui apporte naturellement une source de contenu supplémentaire.
Bien sûr, avoir une IP n’est que la base. La question est surtout de savoir si le projet et les utilisateurs, ensemble, pourront la transformer en culture communautaire.
Donc ça vaut la peine de continuer à regarder. #niulai #牛来
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灼见
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🚨 Le marché crypto s’est soudainement calmé, mais cette « tranquillité » mérite peut-être davantage d’attention.
$BTC évolue encore, à répétition, autour de la zone $63K–$64K.
Le prix n’a pas franchi de manière nette, le volume baisse et la volatilité reste à un niveau faible.
En parallèle, le marché ne manque pourtant pas de variables :
🔹 Les flux des fonds liés aux ETF sur BTC repartent récemment à la sortie
🔹 Les capitaux institutionnels étaient auparavant revenus de façon visible
🔹 Les anticipations de politique de la Fed continuent d’évoluer
🔹 Les tensions géopolitiques reintroduisent de l’incertitude sur le prix du pétrole et sur les actifs à risque
🔹 ETH et la majorité des Altcoins n’ont pas encore formé, pour l’instant, une tendance indépendante et durable
À l’heure actuelle, le marché présente un état très clair :
Les haussiers n’ont pas réellement lancé l’offensive, et les baissiers n’ont pas non plus pris totalement le contrôle.
Tout le monde attend.
Et, dans l’histoire, les phases qui méritent vraiment d’être surveillées ne sont souvent pas les moments où le marché est le plus animé, mais plutôt celles où, après une baisse simultanée du volume et de la volatilité, une nouvelle direction de capitaux commence à se dessiner.
Donc, plutôt que de deviner chaque jour si BTC va monter ou baisser, observez les trois signaux suivants :
👀 Les flux ETF repartent-ils durablement en entrée ?
👀 BTC parvient-il à sortir de la fourchette de range actuelle ?
👀 ETH et les Altcoins affichent-ils une rotation réelle des capitaux ?
Plus le marché est silencieux, plus il faut se demander où les capitaux vont aller ensuite.
La question maintenant est : qui va briser en premier ce calme ?
$BTC ? $ETH ? Ou un certain secteur d’Altcoins ?
👇 Laissez votre réponse.
#BTC #ETH $BNB
$BTC évolue encore, à répétition, autour de la zone $63K–$64K.
Le prix n’a pas franchi de manière nette, le volume baisse et la volatilité reste à un niveau faible.
En parallèle, le marché ne manque pourtant pas de variables :
🔹 Les flux des fonds liés aux ETF sur BTC repartent récemment à la sortie
🔹 Les capitaux institutionnels étaient auparavant revenus de façon visible
🔹 Les anticipations de politique de la Fed continuent d’évoluer
🔹 Les tensions géopolitiques reintroduisent de l’incertitude sur le prix du pétrole et sur les actifs à risque
🔹 ETH et la majorité des Altcoins n’ont pas encore formé, pour l’instant, une tendance indépendante et durable
À l’heure actuelle, le marché présente un état très clair :
Les haussiers n’ont pas réellement lancé l’offensive, et les baissiers n’ont pas non plus pris totalement le contrôle.
Tout le monde attend.
Et, dans l’histoire, les phases qui méritent vraiment d’être surveillées ne sont souvent pas les moments où le marché est le plus animé, mais plutôt celles où, après une baisse simultanée du volume et de la volatilité, une nouvelle direction de capitaux commence à se dessiner.
Donc, plutôt que de deviner chaque jour si BTC va monter ou baisser, observez les trois signaux suivants :
👀 Les flux ETF repartent-ils durablement en entrée ?
👀 BTC parvient-il à sortir de la fourchette de range actuelle ?
👀 ETH et les Altcoins affichent-ils une rotation réelle des capitaux ?
Plus le marché est silencieux, plus il faut se demander où les capitaux vont aller ensuite.
La question maintenant est : qui va briser en premier ce calme ?
$BTC ? $ETH ? Ou un certain secteur d’Altcoins ?
👇 Laissez votre réponse.
#BTC #ETH $BNB
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楠楠势不可挡
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Deux petits-déjeuners prêts ✨ Une collation chinoise, un petit-déjeuner style américain. Lequel préférez-vous ?
$币安人生 #美国拟迫各国在美中AI阵营选边
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晚风 Vesper_1688
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Bonjour ☀️
Restez lucide et maître de vous, faites mûrir votre intérieur.
Ne cherchez pas à tout obtenir trop vite, attendez le bon moment 🌱
Dans la vie comme dans l’investissement : gardez le rythme, et le temps vous fera des cadeaux 💫
$BNB 🧧🧧🧧
#全球股票基金净流入186.2亿美元
#1688家族family
Restez lucide et maître de vous, faites mûrir votre intérieur.
Ne cherchez pas à tout obtenir trop vite, attendez le bon moment 🌱
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$BNB 🧧🧧🧧
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Crypto狼少
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$BNB récompenses en red packets 🧧🧧🧧
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阿波罗1111
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L’air est frais après la pluie ; que votre cœur aussi soit éclairé avec douceur.
The air feels fresh after the rain, may your heart also be gently brightened
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静心1688
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💥 Filtrer les cercles : éloignez-vous des cercles de personnes à l’esprit de joueur, négatives et pleines d’énergie négative, ainsi que de celles qui ne font que se plaindre et qui restent inactives. Rapprochez-vous de personnes stables, disciplinées, et qui savent gérer les risques. Les cercles finissent par modifier progressivement votre état d’esprit et vos choix.
#美SEC取消加密规则制定会议
#美SEC取消加密规则制定会议
BANK大鹤
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Toyota, BYD, ils peuvent vraiment acheter une voiture avec des USDT.#USDT🔥🔥🔥
En Bolivie, la Toyota et les magasins BYD prennent déjà en charge les paiements en USDT pour l’achat de voitures. Les réserves de change locales étant insuffisantes et la monnaie locale s’étant dépréciée d’environ 50 %, les USDT sont devenus un choix important pour les entreprises et les particuliers afin d’éviter le risque de change.
En Bolivie, la Toyota et les magasins BYD prennent déjà en charge les paiements en USDT pour l’achat de voitures. Les réserves de change locales étant insuffisantes et la monnaie locale s’étant dépréciée d’environ 50 %, les USDT sont devenus un choix important pour les entreprises et les particuliers afin d’éviter le risque de change.
@钞机八蛋
parle[Direct] 🎙️ Construire le nombre de pièces Binance Plaza/DUSK : plutôt long ou short !
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橙子Joyce
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Dans un rapport publié le 14 août, Goldman Sachs affirme qu’au cours de la période des résultats du deuxième trimestre de cette année, seuls 2 % des membres de l’indice $S&P 500 (.SPX.US)$ ont quantifié l’impact précis de l’IA sur leurs bénéfices !
Le stratégiste de Goldman Sachs, Ben Snider, indique que les entreprises accroissent leurs investissements dans l’intelligence artificielle (IA) à un rythme sans précédent. Toutefois, pour la plupart des sociétés, cette technologie n’a pas encore débouché sur des améliorations concrètes et substantielles de la rentabilité.
Dans un rapport publié le 14 août, Goldman Sachs affirme qu’au cours de la période des résultats du deuxième trimestre de cette année, seuls 2 % des membres de l’indice $S&P 500 (.SPX.US)$ ont quantifié l’impact précis de l’IA sur leurs bénéfices ; 11 % des entreprises indiquent avoir observé des gains de productivité mesurables dans des domaines spécifiques, comme la programmation logicielle et le support aux clients.
Cependant, les entreprises ayant mis en œuvre des améliorations d’efficacité, tirées de ces initiatives, n’ont pas enregistré une croissance de leurs bénéfices nettement supérieure à celle du marché dans son ensemble. Les données montrent que leur hausse médiane des bénéfices d’une année sur l’autre s’élève à 17 %, contre 14 % pour les entreprises qui n’ont pas quantifié les contributions d’efficacité liées à l’IA. Goldman Sachs estime que cet écart n’a pas de signification statistique.
Dans un rapport publié le 14 août, Goldman Sachs affirme qu’au cours de la période des résultats du deuxième trimestre de cette année, seuls 2 % des membres de l’indice $S&P 500 (.SPX.US)$ ont quantifié l’impact précis de l’IA sur leurs bénéfices ; 11 % des entreprises indiquent avoir observé des gains de productivité mesurables dans des domaines spécifiques, comme la programmation logicielle et le support aux clients.
Cependant, les entreprises ayant mis en œuvre des améliorations d’efficacité, tirées de ces initiatives, n’ont pas enregistré une croissance de leurs bénéfices nettement supérieure à celle du marché dans son ensemble. Les données montrent que leur hausse médiane des bénéfices d’une année sur l’autre s’élève à 17 %, contre 14 % pour les entreprises qui n’ont pas quantifié les contributions d’efficacité liées à l’IA. Goldman Sachs estime que cet écart n’a pas de signification statistique.
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L’équipe de recherche d’Apple a mené une série d’expériences de renforcement avec 9 modèles et 11 langues pour chercher à savoir : si les données d’entraînement ne sont que dans une seule langue, la capacité du modèle à résoudre des problèmes peut-elle être transférée pour traiter des sujets dans d’autres langues ?
La réponse est oui, et l’effet est tout à fait évident. En n’entraînant le modèle que sur une seule langue, il devient aussi plus fort sur beaucoup d’autres langues.
Par exemple, lors d’un test en français : en entraînant directement en français, les résultats moyens augmentent de 25,6 points de pourcentage ; en ne s’entraînant complètement qu’avec des questions en espagnol, puis en passant l’examen en français à la fin, on obtient encore une hausse de 24,6 points de pourcentage. Il ne manque que 1 point de pourcentage.
Le modèle n’apprend pas seulement des méthodes pour résoudre des problèmes dans une seule langue : il acquiert aussi une partie des techniques de résolution qu’on peut transférer à d’autres langues pour continuer à s’en servir. Donc, à l’avenir, si l’on veut renforcer le raisonnement du modèle en chinois, il ne faudra pas forcément refaire toutes les données de renforcement en chinois.
Par exemple, lors d’un test en français : en entraînant directement en français, les résultats moyens augmentent de 25,6 points de pourcentage ; en ne s’entraînant complètement qu’avec des questions en espagnol, puis en passant l’examen en français à la fin, on obtient encore une hausse de 24,6 points de pourcentage. Il ne manque que 1 point de pourcentage.
Le modèle n’apprend pas seulement des méthodes pour résoudre des problèmes dans une seule langue : il acquiert aussi une partie des techniques de résolution qu’on peut transférer à d’autres langues pour continuer à s’en servir. Donc, à l’avenir, si l’on veut renforcer le raisonnement du modèle en chinois, il ne faudra pas forcément refaire toutes les données de renforcement en chinois.
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Dans un rapport publié le 14 août, Goldman Sachs affirme qu’au cours de la période des résultats du deuxième trimestre de cette année, seuls 2 % des membres de l’indice $S&P 500 (.SPX.US)$ ont quantifié l’impact précis de l’IA sur leurs bénéfices !
Le stratégiste de Goldman Sachs, Ben Snider, indique que les entreprises accroissent leurs investissements dans l’intelligence artificielle (IA) à un rythme sans précédent. Toutefois, pour la plupart des sociétés, cette technologie n’a pas encore débouché sur des améliorations concrètes et substantielles de la rentabilité.
Dans un rapport publié le 14 août, Goldman Sachs affirme qu’au cours de la période des résultats du deuxième trimestre de cette année, seuls 2 % des membres de l’indice $S&P 500 (.SPX.US)$ ont quantifié l’impact précis de l’IA sur leurs bénéfices ; 11 % des entreprises indiquent avoir observé des gains de productivité mesurables dans des domaines spécifiques, comme la programmation logicielle et le support aux clients.
Cependant, les entreprises ayant mis en œuvre des améliorations d’efficacité, tirées de ces initiatives, n’ont pas enregistré une croissance de leurs bénéfices nettement supérieure à celle du marché dans son ensemble. Les données montrent que leur hausse médiane des bénéfices d’une année sur l’autre s’élève à 17 %, contre 14 % pour les entreprises qui n’ont pas quantifié les contributions d’efficacité liées à l’IA. Goldman Sachs estime que cet écart n’a pas de signification statistique.
Dans un rapport publié le 14 août, Goldman Sachs affirme qu’au cours de la période des résultats du deuxième trimestre de cette année, seuls 2 % des membres de l’indice $S&P 500 (.SPX.US)$ ont quantifié l’impact précis de l’IA sur leurs bénéfices ; 11 % des entreprises indiquent avoir observé des gains de productivité mesurables dans des domaines spécifiques, comme la programmation logicielle et le support aux clients.
Cependant, les entreprises ayant mis en œuvre des améliorations d’efficacité, tirées de ces initiatives, n’ont pas enregistré une croissance de leurs bénéfices nettement supérieure à celle du marché dans son ensemble. Les données montrent que leur hausse médiane des bénéfices d’une année sur l’autre s’élève à 17 %, contre 14 % pour les entreprises qui n’ont pas quantifié les contributions d’efficacité liées à l’IA. Goldman Sachs estime que cet écart n’a pas de signification statistique.
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L’équipe de recherche d’Apple a mené une série d’expériences de renforcement avec 9 modèles et 11 langues pour chercher à savoir : si les données d’entraînement ne sont que dans une seule langue, la capacité du modèle à résoudre des problèmes peut-elle être transférée pour traiter des sujets dans d’autres langues ?
La réponse est oui, et l’effet est tout à fait évident. En n’entraînant le modèle que sur une seule langue, il devient aussi plus fort sur beaucoup d’autres langues.
Par exemple, lors d’un test en français : en entraînant directement en français, les résultats moyens augmentent de 25,6 points de pourcentage ; en ne s’entraînant complètement qu’avec des questions en espagnol, puis en passant l’examen en français à la fin, on obtient encore une hausse de 24,6 points de pourcentage. Il ne manque que 1 point de pourcentage.
Le modèle n’apprend pas seulement des méthodes pour résoudre des problèmes dans une seule langue : il acquiert aussi une partie des techniques de résolution qu’on peut transférer à d’autres langues pour continuer à s’en servir. Donc, à l’avenir, si l’on veut renforcer le raisonnement du modèle en chinois, il ne faudra pas forcément refaire toutes les données de renforcement en chinois.
Par exemple, lors d’un test en français : en entraînant directement en français, les résultats moyens augmentent de 25,6 points de pourcentage ; en ne s’entraînant complètement qu’avec des questions en espagnol, puis en passant l’examen en français à la fin, on obtient encore une hausse de 24,6 points de pourcentage. Il ne manque que 1 point de pourcentage.
Le modèle n’apprend pas seulement des méthodes pour résoudre des problèmes dans une seule langue : il acquiert aussi une partie des techniques de résolution qu’on peut transférer à d’autres langues pour continuer à s’en servir. Donc, à l’avenir, si l’on veut renforcer le raisonnement du modèle en chinois, il ne faudra pas forcément refaire toutes les données de renforcement en chinois.
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Dans un rapport publié le 14 août, Goldman Sachs affirme qu’au cours de la période des résultats du deuxième trimestre de cette année, seuls 2 % des membres de l’indice $S&P 500 (.SPX.US)$ ont quantifié l’impact précis de l’IA sur leurs bénéfices !
Le stratégiste de Goldman Sachs, Ben Snider, indique que les entreprises accroissent leurs investissements dans l’intelligence artificielle (IA) à un rythme sans précédent. Toutefois, pour la plupart des sociétés, cette technologie n’a pas encore débouché sur des améliorations concrètes et substantielles de la rentabilité.
Dans un rapport publié le 14 août, Goldman Sachs affirme qu’au cours de la période des résultats du deuxième trimestre de cette année, seuls 2 % des membres de l’indice $S&P 500 (.SPX.US)$ ont quantifié l’impact précis de l’IA sur leurs bénéfices ; 11 % des entreprises indiquent avoir observé des gains de productivité mesurables dans des domaines spécifiques, comme la programmation logicielle et le support aux clients.
Cependant, les entreprises ayant mis en œuvre des améliorations d’efficacité, tirées de ces initiatives, n’ont pas enregistré une croissance de leurs bénéfices nettement supérieure à celle du marché dans son ensemble. Les données montrent que leur hausse médiane des bénéfices d’une année sur l’autre s’élève à 17 %, contre 14 % pour les entreprises qui n’ont pas quantifié les contributions d’efficacité liées à l’IA. Goldman Sachs estime que cet écart n’a pas de signification statistique.
Dans un rapport publié le 14 août, Goldman Sachs affirme qu’au cours de la période des résultats du deuxième trimestre de cette année, seuls 2 % des membres de l’indice $S&P 500 (.SPX.US)$ ont quantifié l’impact précis de l’IA sur leurs bénéfices ; 11 % des entreprises indiquent avoir observé des gains de productivité mesurables dans des domaines spécifiques, comme la programmation logicielle et le support aux clients.
Cependant, les entreprises ayant mis en œuvre des améliorations d’efficacité, tirées de ces initiatives, n’ont pas enregistré une croissance de leurs bénéfices nettement supérieure à celle du marché dans son ensemble. Les données montrent que leur hausse médiane des bénéfices d’une année sur l’autre s’élève à 17 %, contre 14 % pour les entreprises qui n’ont pas quantifié les contributions d’efficacité liées à l’IA. Goldman Sachs estime que cet écart n’a pas de signification statistique.
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L’équipe de recherche d’Apple a mené une série d’expériences de renforcement avec 9 modèles et 11 langues pour chercher à savoir : si les données d’entraînement ne sont que dans une seule langue, la capacité du modèle à résoudre des problèmes peut-elle être transférée pour traiter des sujets dans d’autres langues ?
La réponse est oui, et l’effet est tout à fait évident. En n’entraînant le modèle que sur une seule langue, il devient aussi plus fort sur beaucoup d’autres langues.
Par exemple, lors d’un test en français : en entraînant directement en français, les résultats moyens augmentent de 25,6 points de pourcentage ; en ne s’entraînant complètement qu’avec des questions en espagnol, puis en passant l’examen en français à la fin, on obtient encore une hausse de 24,6 points de pourcentage. Il ne manque que 1 point de pourcentage.
Le modèle n’apprend pas seulement des méthodes pour résoudre des problèmes dans une seule langue : il acquiert aussi une partie des techniques de résolution qu’on peut transférer à d’autres langues pour continuer à s’en servir. Donc, à l’avenir, si l’on veut renforcer le raisonnement du modèle en chinois, il ne faudra pas forcément refaire toutes les données de renforcement en chinois.
Par exemple, lors d’un test en français : en entraînant directement en français, les résultats moyens augmentent de 25,6 points de pourcentage ; en ne s’entraînant complètement qu’avec des questions en espagnol, puis en passant l’examen en français à la fin, on obtient encore une hausse de 24,6 points de pourcentage. Il ne manque que 1 point de pourcentage.
Le modèle n’apprend pas seulement des méthodes pour résoudre des problèmes dans une seule langue : il acquiert aussi une partie des techniques de résolution qu’on peut transférer à d’autres langues pour continuer à s’en servir. Donc, à l’avenir, si l’on veut renforcer le raisonnement du modèle en chinois, il ne faudra pas forcément refaire toutes les données de renforcement en chinois.
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