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Hugging Face lance smolagents, une bibliothèque pour créer des agents IA simples qui génèrent des actions en code. L'approche privilégie la clarté et la contrôlabilité par rapport aux systèmes d'agents complexes.
OpenAI annonce une évolution de sa structure organisationnelle pour mieux servir sa mission. La fondation à but non lucratif sera renforcée par le succès de la branche commerciale.
Hugging Face publie un guide pour visualiser et comprendre l'utilisation mémoire GPU dans PyTorch. L'article fournit des outils et techniques pour diagnostiquer les goulots d'étranglement mémoire lors de l'entraînement de modèles.
NVIDIA publie LogitsProcessorZoo, une collection d'outils pour contrôler la génération de texte des modèles de langage via manipulation des logits. La bibliothèque offre des processeurs prêts à l'emploi pour contraindre la sortie (vocabulaire limité, format structuré, longueur).
OpenAI présente une stratégie d'alignement pour les modèles o1 basée sur l'enseignement direct des spécifications de sécurité et du raisonnement sur ces spécifications. Cette approche « deliberative alignment » exploite les capacités de raisonnement des modèles pour améliorer la sécurité.
Hugging Face publie Big Bench Audio, un benchmark pour évaluer le raisonnement audio dans les modèles IA. L'outil mesure la capacité des systèmes à comprendre et analyser des contenus audio complexes au-delà de la simple transcription.
Hugging Face présente ModernBERT, un modèle conçu pour remplacer BERT en intégrant des architectures modernes. Le modèle améliore les performances sur les tâches de classification et de représentation textuelle avec une efficacité computationnelle accrue.
Analyse des tendances récentes en IA pour évaluer si le progrès ralentit. Examine les affirmations technologiques actuelles et leur fondement empirique.
Hugging Face présente Bamba, un modèle hybride combinant Mamba2 et attention standard pour l'inférence efficace. Le modèle réduit la latence et la consommation mémoire tout en maintenant les performances sur les benchmarks de langage.
OpenAI lance o1, améliore son API Realtime, introduit une nouvelle méthode de fine-tuning et déploie d'autres outils pour développeurs.
Hugging Face publie un benchmark de performance des modèles de langage sur processeurs Xeon 5ème génération sur GCP. Évaluation de latence et throughput pour différentes architectures de modèles.
Hugging Face annonce la famille Falcon 3, une série de modèles open-source. Les détails sur l'architecture, les capacités et les performances ne sont pas fournis dans l'extrait.
Hugging Face lance un générateur de données synthétiques permettant de créer des datasets via langage naturel. L'outil automatise la production de données d'entraînement sans annotation manuelle coûteuse.
Plusieurs modèles vidéo IA rivalisent désormais avec Sora d'OpenAI. Le secteur connaît une démocratisation similaire à celle de Stable Diffusion pour l'image, avec des alternatives open-source et commerciales accessibles.
Analyse de 78 deepfakes électoraux : la désinformation politique ne provient pas principalement de l'IA. Les problèmes de manipulation électorale précèdent la technologie et ne peuvent être résolus par des solutions technologiques seules.
Selon un dossier judiciaire d'Elon Musk contre OpenAI, ses accusations changent pour la quatrième fois en moins d'un an. OpenAI souligne que Musk lui-même avait proposé et créé une structure à but lucratif pour OpenAI en 2017.
Hugging Face lance LeMaterial, une initiative open source pour accélérer la découverte de matériaux. Le projet combine modèles d'IA et données publiques pour aider chercheurs et industriels à explorer de nouveaux matériaux plus rapidement.
Sora, le modèle de génération vidéo d'OpenAI, est désormais accessible sur sora.com. Il produit des vidéos jusqu'à 1080p, 20 secondes maximum, en formats paysage, portrait ou carré. Les utilisateurs peuvent générer du contenu à partir de texte ou remixer des assets existants.
OpenAI présente des solutions pour intégrer l'IA dans les équipes produit. L'article détaille comment utiliser les modèles OpenAI pour accélérer le développement et améliorer les workflows.
Hugging Face intègre ses modèles dans Amazon Bedrock, la plateforme d'IA générative d'AWS. Les utilisateurs peuvent accéder directement à des modèles open-source via l'API Bedrock sans gérer l'infrastructure.
Hugging Face publie un dataset ouvert de préférences pour la génération texte-vers-image, créé par la communauté. Le dataset contient des annotations de préférences humaines pour entraîner et évaluer les modèles de génération d'images.
Sora est le modèle de génération vidéo d'OpenAI, capable de produire des vidéos à partir de texte, images ou vidéos en entrée. Il s'appuie sur les apprentissages de DALL-E et GPT pour offrir de nouveaux outils de narration et d'expression créative.
Le cinéaste Lyndon Barrois partage son expérience d'utilisation de Sora comme outil de narration pour créer de nouveaux mondes visuels.
Le duo de cinéastes Vallée Duhamel explique comment Sora les aide à construire de nouveaux mondes pour leurs productions filmiques.
OpenAI lance ChatGPT Pro, un nouveau tier d'abonnement offrant un accès prioritaire aux modèles frontier et des capacités avancées. Le service vise à élargir l'adoption des IA de pointe auprès des utilisateurs professionnels et créatifs.
OpenAI publie le System Card de o1 et o1-mini, détaillant les évaluations de sécurité, red teaming externe et tests de risques frontier menés avant le lancement selon le Preparedness Framework.
Google lance PaliGemma 2, une nouvelle famille de modèles vision-langage open-source. Ces modèles combinent capacités visuelles et textuelles pour des tâches multimodales, avec des versions optimisées pour différents cas d'usage.
Hugging Face teste la capacité des LLM à corriger leurs propres erreurs via une arène de chatbot utilisant Keras et TPU. L'expérience évalue si les modèles peuvent identifier et réparer leurs réponses incorrectes sans intervention externe.
OpenAI s'associe à Future, plateforme de médias spécialisés, pour intégrer le contenu de plus de 200 marques médias à ses utilisateurs. Partenariat stratégique visant à enrichir les sources d'information accessibles via les produits OpenAI.
Morgan Stanley utilise les évaluations IA pour transformer les services financiers. L'entreprise déploie des outils d'évaluation pour améliorer la qualité et la fiabilité des systèmes IA en production.
Hugging Face présente 3C3H, un nouveau benchmark d'évaluation pour LLM basé sur AraGen. La méthodologie rethink l'évaluation des modèles de langage avec une approche structurée en trois dimensions critiques et trois dimensions horizontales.
Hugging Face présente une étude de cas montrant comment affiner des petits modèles en exploitant les insights de grands LLM. La méthode CFM (Contrastive Fine-tuning Method) améliore les performances des modèles compacts sans augmenter significativement les coûts computationnels.
Hugging Face publie un guide pour les développeurs open-source sur la conformité à la loi IA de l'UE. Le document couvre les obligations légales, les catégories de risque et les implications pour les modèles et systèmes IA open-source.