Microsoft a récemment publié la version v0.4 d'AutoGen, son framework d'orchestration pour les agents IA. Cette mise à jour vise à améliorer la flexibilité et le contrôle des agents IA afin de répondre aux besoins des utilisateurs en matière d'extension des fonctionnalités et de capacités d'observation. Depuis son lancement, AutoGen a suscité un vif intérêt auprès des développeurs, mais les utilisateurs ont également rencontré des problèmes tels que des limitations d'architecture, des API peu performantes et un manque de fonctionnalités de débogage et d'intervention. Dans cette nouvelle version, Microsoft a mis l'accent sur l'amélioration de la modularité et de l'extensibilité du framework. Aut

Alibaba DAMO Academy et la communauté ModelScope ont récemment annoncé la publication en open source de P-MMEval, un nouveau jeu de données de référence multilingue destiné à évaluer de manière approfondie les capacités multilingues des modèles de langage de grande taille (LLM) et à comparer leurs capacités de transfert interlinguistique. Ce jeu de données couvre des capacités fondamentales et spécialisées, garantissant une couverture multilingue cohérente dans tous les ensembles de données sélectionnés. Il fournit des échantillons parallèles dans plusieurs langues, prenant en charge jusqu'à 10 langues de 8 familles linguistiques différentes, notamment l'anglais, le chinois et l'arabe.

Cohere a récemment annoncé le lancement de deux nouveaux modèles d'IA open source visant à réduire le fossé linguistique dans les modèles fondamentaux grâce à son projet Aya. Ces deux nouveaux modèles, Aya Expanse 8B et 35B, sont désormais disponibles sur Hugging Face. Leur lancement a permis une amélioration significative des performances de l'IA dans 23 langues. Cohere a déclaré sur son blog que le modèle à 8 milliards de paramètres permettait aux chercheurs du monde entier d'obtenir plus facilement des résultats probants, tandis que le modèle à 32 milliards de paramètres...

La société Beijing ZhiPu HuaZhang Technology a récemment annoncé la mise à disposition gratuite au public de l'API de son grand modèle linguistique GLM-4-Flash, afin de promouvoir l'adoption et les applications des grands modèles. Le modèle GLM-4-Flash présente des avantages significatifs en termes de vitesse et de performances, notamment en ce qui concerne la vitesse d'inférence, grâce à l'utilisation de la quantification adaptative des poids, des techniques de traitement parallèle, ...