Recherchez la dynamique mondiale des produits IA

Le modèle DeepSeek, développé en Chine, a surpassé les meilleurs modèles d'IA internationaux avec un rendement annualisé de 10,61% lors d'expériences de trading à l'Université de Hong Kong.....

Le labo IA nof1 lance Alpha Arena sur Hyperliquid : 6 modèles dont GPT-5 et Gemini 2.5 Pro sont testés en trading réel avec 10 000 $ chacun, évaluant leurs décisions et gestion des risques en finance.....

Ex-directeur de Tesla Andrej Karpathy suggère que les images pourraient remplacer le texte comme entrée des LLM, jugée inefficace. Cette proposition suscite des débats dans la communauté IA.....

DeepSeek lance DeepSeek-OCR, un modèle OCR innovant avec architecture visio-linguistique. Il compresse les textes longs en quelques tokens visuels pour une analyse documentaire efficace. Atteint 97% de précision sur Fox, performances stables avec compression 10x et bonnes à 20x.....

DeepSeek-OCR introduit une compression de mémoire visuelle, imitant la vision humaine pour traiter de longs textes dans les images. Cette innovation réduit les ressources computationnelles et offre des performances optimales en analyse de documents, permettant à l'IA de 'lire' efficacement.....

Des modèles d'IA effectuent des tests pratiques de trading de cryptomonnaies sur la plateforme Hyperliquid. DeepSeek, Grok, Claude, etc., ont reçu chacun un financement initial de 10 000 dollars et prennent leurs décisions de trading de manière autonome selon les mêmes instructions. Cette compétition équitable vise à tester la capacité des IA à s'appliquer au marché financier réel.

En 2025, les outils de création musicale par l'IA sont devenus courants, modifiant la structure de l'industrie. En janvier, un joueur de Genshin Impact a utilisé Suno pour créer une chanson qui a obtenu 6,4 millions de vues, ce qui a lancé un débat sur les capacités de création par l'IA. Les programmeurs sont devenus un groupe actif, et en mars, Yapie a produit une chanson thématique en quelques heures en utilisant plusieurs outils.

Résultats 2025 des 10 principales réalisations mondiales en ingénierie, organisés par 'Engineering' pour honorer les innovations influentes des 5 dernières années. Sélection basée sur nominations, expertise, questionnaires publics et comité.....

DeepSeek-V3.2-Exp, modèle expérimental avec 160K de contexte, prix réduit de 50%. Optimisé à partir de V3.1-Terminus, il intègre un mécanisme d'attention sparse pour améliorer l'efficacité des longs textes.....

Reflection AI, fondé par un ex-Google, lève 2 milliards $ en un an, valorisation à 8 milliards $. Passe de l'auto-codage à une alternative open-source face à OpenAI, rivalisant avec DeepSeek chinois.....

Le magazine Time a publié le classement des meilleures inventions de l'année 2025, avec 300 produits innovants sélectionnés. Le robot bipède humanoïde R1 de Unitree Technology a été sélectionné pour avoir repoussé les limites traditionnelles des robots, tout comme les produits de géants technologiques tels que Huawei, BYD et Apple, qui illustrent ensemble les dernières avancées technologiques.

La jeune entreprise Reflection AI, fondée il y a un an, a levé 2 milliards de dollars, portant sa valeur à 8 milliards de dollars, soit une augmentation de 15 fois par rapport à il y a sept mois. Cette société a été créée par des chercheurs anciennement au DeepMind de Google, passant d'un agent de codage autonome au développement d'une IA open source, visant à défier des laboratoires fermés comme OpenAI, et à devenir la réponse occidentale à DeepSeek, une entreprise chinoise en IA.

L'application de chatbot développée par le laboratoire chinois d'intelligence artificielle DeepSeek a atteint la tête des téléchargements sur les magasins d'applications Apple et Google cette semaine, suscitant des doutes auprès de Wall Street et du secteur technologique sur la durabilité de la position dominante des États-Unis en matière d'intelligence artificielle et de puces. Cette entreprise est soutenue par un fonds de trading quantitatif appelé Huanfang Quantitative, qui utilise des technologies de calcul efficaces pour entraîner ses modèles d'intelligence artificielle. Son fondateur, Liang Wenfeng, a créé ce fonds en 2015 et a utilisé l'intelligence artificielle pour aider à la prise de décisions d'investissement.

Cambricon adapte avec succès le modèle DeepSeek-V3.2-Exp et ouvre le moteur d'inférence vLLM-MLU, stimulant le progrès de l'IA. Une avancée majeure pour son écosystème logiciel.....

DeepSeek lance le modèle expérimental V3.2-exp, utilisant une mécanique d'"attention sparsse" innovante pour réduire significativement les coûts de raisonnement sur des contextes longs. Ce modèle est désormais disponible sur Hugging Face et GitHub, son cœur réside dans l'"indexeur foudre" et l'optimisation de la mécanique d'attention pour améliorer l'efficacité. Cette technologie disruptive devrait favoriser le développement de l'IA dans le domaine du traitement des textes longs.

DeepSeek a brièvement publié un modèle V3.2 présumé, rapidement retiré, suscitant des questions. La série V3 est réputée pour ses performances et son open-source.....

DeepSeek lance la version V3.1-Terminus, suggérant la fin de la série V3. Mise à jour axée sur la stabilité, corrigeant les réponses inappropriées. Nom symbolisant un tournant majeur.....

DeepSeek lance DeepSeek-V3.1-Terminus, un modèle open source amélioré pour la cohérence linguistique et les performances en programmation et recherche.....

Huawei et l'Université du Zhejiang ont lancé DeepSeek-R1-Safe, le premier modèle de base basé sur la plateforme Ascend. Ce modèle innovant vise à résoudre les problèmes de sécurité et de performance dans l'IA, avec un cadre de formation sécurisé et une plateforme matérielle/logicielle autonome.....

Récemment, la société Meta a lancé un petit modèle d'inférence nommé MobileLLM-R1, suscitant l'attention du secteur concernant l'utilisation des « petites intelligences artificielles » dans les applications en entreprise. Traditionnellement, la puissance des modèles d'intelligence artificielle était souvent liée à leur grande taille de paramètres, avec plusieurs centaines de milliards voire plusieurs milliers de milliards de paramètres pour certains modèles. Cependant, les modèles de très grande taille présentent plusieurs problèmes lorsqu'ils sont utilisés par les entreprises, comme un manque de contrôle sur le système sous-jacent, une dépendance aux services cloud tiers et des coûts imprévisibles. Face à ces problèmes, les petits modèles de langage (SLMs) ont été développés.