Anthropic vient d’ouvrir les candidatures pour deux programmes de fellowship de 4 mois qui débuteront en janvier 2027 :
Fellows STEM → Vous travaillerez à améliorer les capacités de Claude à résoudre des problèmes complexes en sciences et en ingénierie. Pensez au raisonnement approfondi en physique, en mathématiques, en biologie et en chimie.
Fellows en raisonnement conceptuel → Vous vous attaquerez à des domaines abstraits comme la philosophie, les sciences cognitives, l’économie, les politiques publiques et le droit. L’objectif est d’améliorer la capacité de Claude à traiter des tâches complexes de raisonnement conceptuel.
Les deux programmes sont très concrets : vous serez intégré·e à Anthropic et travaillerez directement sur les capacités de raisonnement des modèles, en vous attaquant à certains des problèmes les plus ardus de ces domaines.
Date limite : 28 octobre
En gros, l’idée est que des spécialistes de ces domaines et des chercheurs en IA peuvent faire progresser beaucoup plus loin les modèles de raisonnement en collaborant sur de vrais problèmes difficiles, plutôt qu’en se contentant de benchmarks.
Fellows STEM → Vous travaillerez à améliorer les capacités de Claude à résoudre des problèmes complexes en sciences et en ingénierie. Pensez au raisonnement approfondi en physique, en mathématiques, en biologie et en chimie.
Fellows en raisonnement conceptuel → Vous vous attaquerez à des domaines abstraits comme la philosophie, les sciences cognitives, l’économie, les politiques publiques et le droit. L’objectif est d’améliorer la capacité de Claude à traiter des tâches complexes de raisonnement conceptuel.
Les deux programmes sont très concrets : vous serez intégré·e à Anthropic et travaillerez directement sur les capacités de raisonnement des modèles, en vous attaquant à certains des problèmes les plus ardus de ces domaines.
Date limite : 28 octobre
En gros, l’idée est que des spécialistes de ces domaines et des chercheurs en IA peuvent faire progresser beaucoup plus loin les modèles de raisonnement en collaborant sur de vrais problèmes difficiles, plutôt qu’en se contentant de benchmarks.