Introducing ChatGPT search
OpenAI intègre la recherche web directement dans ChatGPT. Les utilisateurs obtiennent des réponses rapides avec liens vers les sources pertinentes, sans quitter l'interface.
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OpenAI intègre la recherche web directement dans ChatGPT. Les utilisateurs obtiennent des réponses rapides avec liens vers les sources pertinentes, sans quitter l'interface.
Promega déploie ChatGPT au niveau organisationnel pour accélérer ses opérations de fabrication, ventes et marketing. L'adoption top-down du modèle OpenAI améliore l'efficacité des processus métier.
OpenAI présente SimpleQA, un benchmark de factualité mesurant la capacité des modèles de langage à répondre à des questions factuelles courtes.
Decagon et OpenAI déploient un système de support client entièrement automatisé et performant à grande échelle. La solution utilise les capacités d'IA d'OpenAI pour traiter les demandes clients sans intervention humaine.
Hugging Face présente Universal Assisted Generation, une technique de décodage accéléré compatible avec n'importe quel modèle assistant. La méthode améliore la vitesse d'inférence sans modification du modèle principal, en utilisant un modèle plus petit pour générer des tokens candidats validés par le modèle cible.
Étude de cas Hugging Face : utilisation d'un LLM comme juge pour améliorer une application RAG. Évaluation automatisée des réponses générées via un modèle de langage, renforçant la qualité et la fiabilité du système.
Cohere et Hugging Face présentent Aya Expanse, un modèle de langage multilingue couvrant 119 langues. Le modèle améliore les performances sur les tâches de traduction, génération de texte et raisonnement dans des langues sous-représentées, avec des benchmarks publics disponibles.
OpenAI simplifie et stabilise les modèles de cohérence en temps continu, atteignant une qualité d'échantillon comparable aux modèles de diffusion leaders avec seulement deux étapes d'échantillonnage.
Hugging Face lance HUGS, une plateforme pour déployer et scaler des modèles IA open-source. L'outil simplifie l'infrastructure et l'intégration de modèles en production.
Hugging Face présente SynthID Text, une technique pour identifier et tracer les textes générés par IA. Le système ajoute des marqueurs imperceptibles au texte généré, permettant de détecter l'origine du contenu sans dégrader la qualité.
Hugging Face publie CinePile 2.0, un dataset vidéo amélioré via raffinement adversarial. La méthode utilise des modèles pour identifier et corriger les exemples faibles, renforçant la qualité des données d'entraînement pour les modèles vidéo.
OpenAI et l'Institut Lenfest lancent un programme collaboratif et de bourses en IA. Initiative conjointe pour développer des applications d'IA dans le secteur médiatique et journalistique.
Hugging Face publie un guide de déploiement pour les modèles speech-to-speech. La plateforme propose des solutions d'inférence serverless et des templates pour intégrer rapidement ces modèles en production.
Hugging Face s'associe avec Protect AI pour renforcer la sécurité des modèles ML. La collaboration vise à intégrer des outils de détection de vulnérabilités et de sécurisation dans l'écosystème Hugging Face, protégeant les modèles contre les attaques et les risques de sécurité.
Hugging Face intègre Stable Diffusion 3.5 Large dans sa bibliothèque Diffusers. Le modèle de génération d'images est désormais accessible via l'API officielle avec support complet des pipelines optimisés.
Transformers.js v3 ajoute le support WebGPU pour l'accélération GPU côté navigateur, intègre de nouveaux modèles et tâches, et améliore les performances d'inférence. La version apporte aussi des optimisations pour l'exécution locale de modèles IA dans le navigateur.
Hugging Face publie Outlines-core 0.1.0, une bibliothèque pour la génération structurée en Rust et Python. L'outil permet de contraindre les sorties de modèles de langage à des formats spécifiques (JSON, regex, grammaires). Version stable avec support multi-langage.
Hugging Face intègre Llama 3.2 dans Keras, permettant l'utilisation du modèle Meta via l'API TensorFlow. L'intégration facilite le fine-tuning et le déploiement sur GPU/TPU avec la syntaxe Keras standard.
Hugging Face corrige un bug dans l'accumulation de gradients affectant l'entraînement des modèles. La mise à jour améliore la stabilité numérique et la précision des calculs lors de l'optimisation avec mémoire limitée.
OpenAI évalue les biais de ChatGPT selon le nom de l'utilisateur, en utilisant des assistants de recherche IA pour préserver la confidentialité.
OpenAI présente MLE-bench, un benchmark pour évaluer les performances des agents IA sur des tâches d'ingénierie machine learning. Cet outil mesure la capacité des agents à accomplir des travaux ML complexes.
Hugging Face a publié un audit de sécurité complet de Gradio 5, identifiant et corrigeant des vulnérabilités critiques avant le lancement. L'examen couvre l'authentification, la gestion des fichiers, l'injection de code et les dépendances.
Hugging Face annonce le support des processeurs AMD EPYC 5ème génération pour l'inférence et l'entraînement de modèles IA. Cette intégration améliore les performances et réduit les coûts d'infrastructure pour les déploiements à grande échelle.
Hugging Face et Dask s'associent pour traiter des données massives avec l'IA. L'intégration permet de paralléliser les pipelines de traitement de données en utilisant les modèles Hugging Face sur des clusters distribués.
Gradio 5 est lancé avec une refonte majeure de l'interface utilisateur, des composants améliorés et une meilleure intégration avec les modèles d'IA. La plateforme simplifie le déploiement d'applications ML et renforce ses capacités de partage.
OpenAI et Hearst signent un partenariat de contenu. Les marques emblématiques de Hearst fourniront du contenu lifestyle et d'actualités locales aux produits OpenAI.
Hugging Face présente une technique d'assisted generation dynamique qui accélère la génération de texte en utilisant la spéculation adaptative. La méthode ajuste le nombre de tokens spéculés selon la confiance du modèle, réduisant la latence sans sacrifier la qualité.
Hugging Face optimise la déduplication Parquet sur son Hub. L'amélioration réduit la redondance des données et accélère le chargement des datasets. Détails techniques sur l'algorithme et impact sur les performances.
Hugging Face lance un leaderboard open-source dédié aux modèles de langage spécialisés en finance. La plateforme évalue les performances sur des benchmarks financiers standardisés et permet aux chercheurs de comparer les FinLLM existants.
OpenAI lance Canvas, une nouvelle interface pour écrire et coder avec ChatGPT. Canvas offre un espace dédié pour visualiser et éditer du contenu généré en temps réel, séparant la conversation du rendu final. Disponible pour les utilisateurs ChatGPT Plus et Teams.
OpenAI sécurise 6,6 milliards de dollars en financement et établit une ligne de crédit de 4 milliards avec JPMorgan Chase, Citi, Goldman Sachs, Morgan Stanley, Santander, Wells Fargo, SMBC, UBS et HSBC.
Hugging Face analyse l'expansion mondiale des modèles IA chinois (Deepseek, Qwen, Kimi). Ces modèles gagnent des parts de marché en Europe et Asie du Sud-Est grâce à des performances compétitives et des coûts réduits. Les entreprises chinoises investissent massivement dans l'infrastructure et les partenariats régionaux.
OpenAI lance l'API Realtime pour permettre aux développeurs de construire des expériences vocales rapides et bidirectionnelles. L'API supporte la parole en entrée/sortie avec latence faible et intégration native des fonctions.
OpenAI ajoute la vision au fine-tuning API. Les développeurs peuvent désormais affiner GPT-4o avec images et texte pour améliorer les capacités visuelles du modèle.
OpenAI introduit le prompt caching dans son API, réduisant automatiquement les coûts des entrées que le modèle a récemment traitées. Cette fonctionnalité diminue la latence et les frais pour les requêtes répétitives.
OpenAI propose la distillation de modèles via son API : affiner un modèle économe avec les sorties d'un grand modèle frontier, directement sur la plateforme OpenAI.
Altera utilise GPT-4o pour construire une nouvelle approche de collaboration homme-machine. L'article détaille comment le modèle d'OpenAI facilite l'interaction entre agents IA et utilisateurs humains dans des workflows collaboratifs.
Hugging Face publie BenCzechMark, un benchmark pour évaluer la compréhension du tchèque par les LLM. Le dataset teste la capacité des modèles sur la langue tchèque, langue slave peu représentée dans les benchmarks existants.