Recherchez la dynamique mondiale des produits IA

Récemment, le district de Pudong à Shanghai a organisé une conférence de presse du gouvernement municipal. La vice-maire Li Hui a déclaré lors de la conférence que Pudong déploierait tous ses efforts pour se concentrer sur les domaines de la technologie de pointe tels que la robotique humanoïde, les grands modèles linguistiques et la fabrication biologique, afin de construire un certain nombre de parcs industriels emblématiques distinctifs. Cette mesure témoigne non seulement de la vision stratégique de Pudong dans le contexte de l'environnement d'investissement mondial, mais aussi des bases solides pour l'innovation technologique future. Li Hui a indiqué que Pudong renforcerait la communication avec les entreprises, comprendrait les besoins du marché et renforcerait le soutien de divers facteurs. Afin de mieux servir les industries émergentes, Pudong prévoit de...

Li Kaifu a lancé une nouvelle plateforme de grands modèles linguistiques appelée Wan Zhi Enterprise. Cette plateforme marque une nouvelle orientation dans la compétition des grands modèles, en se concentrant sur [insérer ici les aspects clés de la plateforme, si disponibles dans le texte source]. Elle vise à [insérer ici les objectifs de la plateforme, si disponibles dans le texte source].

Baidu a récemment lancé ses nouveaux grands modèles linguistiques Wenxin 4.5 et Wenxin X1. Les utilisateurs peuvent expérimenter gratuitement ces modèles de pointe sur le site Web de Wenxin Yiyan. Wenxin 4.5 est le premier grand modèle multi-modal natif de Baidu, axé sur la compréhension multi-modale et le raisonnement logique. Ses performances ont surpassé celles de GPT-4.5 dans plusieurs tests de référence, et le prix de l'appel API n'est que de 1 % de celui de ce dernier. Cet avantage de prix significatif attirera sans aucun doute l'attention d'un plus grand nombre de développeurs et d'entreprises. Wenxin 4.5 a réalisé des progrès significatifs dans la compréhension multi-modale, démontrant une capacité à...

Abélien Technologie révolutionne l'expérience utilisateur automobile en intégrant des grands modèles d'IA dans les cockpits intelligents. Cette intégration permet une interaction plus intuitive et personnalisée avec le véhicule, ouvrant la voie à de nouvelles fonctionnalités et à une conduite plus sûre et plus agréable.

Vectara a récemment publié un rapport intitulé « Classement des hallucinations », comparant les performances de différents grands modèles linguistiques (LLM) en matière de génération d'hallucinations lors de la synthèse de courts documents. Ce classement utilise le modèle d'évaluation des hallucinations Hughes de Vectara (HHEM-2.1), un modèle régulièrement mis à jour visant à évaluer la fréquence à laquelle ces modèles introduisent de fausses informations dans les résumés. Selon les dernières données, le rapport indique le taux d'hallucinations, le taux de cohérence factuelle, le taux de réponse et la longueur moyenne des résumés pour une série de modèles populaires.

Au cours du dernier mois, le marché mondial des grands modèles linguistiques a été bouleversé par le lancement de DeepSeek, et de nombreuses entreprises ont été interrogées sur leur opinion et leur stratégie face à cette nouvelle force. Sur le marché intérieur chinois, les six start-ups de grands modèles linguistiques ayant déjà atteint le statut de licorne – 01.AI, Baichuan Intelligent, Jietuo Xingchen, Zhipu Zhang, Yue Zhi Anmian et MiniMax – sont confrontées à des défis importants, mais leurs stratégies de réponse montrent des orientations différentes. Tout d'abord, le fondateur de 01.AI, Kai-Fu Lee, a déclaré précédemment qu'ils ne recherchaient plus un modèle super-large.

Lors du récent débat sur la technologie de Davos, Yann LeCun, scientifique en chef de l'IA chez Meta, a fait des prédictions enthousiasmantes sur l'évolution de l'intelligence artificielle au cours des cinq prochaines années. Il estime que les systèmes d'IA actuels connaîtront une transformation majeure dans les trois à cinq prochaines années, avec l'émergence d'un « nouveau paradigme d'architecture de l'IA » qui surpassera les capacités des IA génératives et des grands modèles linguistiques (LLM) couramment utilisés aujourd'hui. LeCun souligne que si les LLM actuels affichent de bonnes performances en traitement du langage, ils...

De récentes recherches montrent que, malgré d'excellentes performances de l'intelligence artificielle dans des domaines tels que la programmation et la création de contenu, elle reste insuffisante pour traiter des problèmes historiques complexes. Une étude présentée récemment à la conférence NeurIPS révèle que même les grands modèles linguistiques (LLM) les plus avancés ont du mal à obtenir des résultats satisfaisants aux tests de connaissances historiques. L'équipe de recherche a développé Hist-LLM, un ensemble de tests de référence, pour évaluer trois modèles linguistiques de pointe : GPT-4 d'OpenAI, Llama de Meta et Gemini de Google. Les tests...

Avec l'amélioration de l'expérience utilisateur et l'augmentation du taux de rétention, les systèmes de recommandation gagnent en importance dans de nombreux secteurs, tels que le commerce électronique, les médias en streaming et les médias sociaux. Ces systèmes doivent analyser les relations complexes entre les utilisateurs, les produits et leurs contextes afin de recommander précisément le contenu susceptible d'intéresser les utilisateurs. Cependant, les systèmes de recommandation existants sont souvent statiques et dépendent d'un grand volume de données historiques pour construire efficacement ces relations. Dans les scénarios de "démarrage à froid", la construction de ces relations devient pratiquement impossible, ce qui affaiblit encore les performances du système. Pour résoudre ces problèmes, des chercheurs de l'université Jiao Tong de Shanghai...

Aujourd'hui, concernant les rumeurs selon lesquelles ByteDance pourrait déclencher une nouvelle guerre des prix sur les grands modèles linguistiques, Li Liang, vice-président de Douyin, a publié une déclaration sur les médias sociaux, affirmant clairement qu'il ne s'agissait pas d'une guerre des prix. M. Li a indiqué que le modèle linguistique Doubao avait réduit ses coûts grâce à l'innovation technologique, en optimisant considérablement les algorithmes, l'ingénierie logicielle et les solutions matérielles. Il a mentionné que le prix de 3 centimes/1000 jetons présentait non seulement une marge bénéficiaire substantielle, mais aussi une stratégie de tarification transparente, différente du modèle traditionnel de « réduction sur les tarifs publiés ».

Ces dernières années, les grands modèles linguistiques (LLM) ont fait des progrès remarquables dans le domaine du traitement du langage naturel (TLN), étant largement utilisés pour la génération de texte, la synthèse et les questions-réponses. Cependant, ces modèles reposent sur une approche de traitement au niveau des jetons qui prédit mot par mot, ce qui rend difficile la compréhension du contexte et produit souvent des sorties incohérentes. De plus, l'extension des LLM aux applications multilingues et multimodales entraîne des coûts de calcul et des besoins en données relativement élevés. Pour résoudre ces problèmes, Meta AI propose une nouvelle approche

Marc Benioff, PDG de Salesforce, société américaine de logiciels infonuagiques, a récemment déclaré dans le podcast "The Future of Everything" du Wall Street Journal que l'avenir de l'intelligence artificielle réside dans les agents autonomes, et non dans les chatbots basés sur les grands modèles linguistiques (LLM). Il a souligné que nous sommes actuellement au sommet des capacités des grands modèles linguistiques. Benioff a mentionné que l'enthousiasme autour de ChatGPT ces dernières années a été excessif.

La plateforme américaine de traduction par IA, Unbabel, a annoncé mercredi le lancement de Widn.AI, un service de traduction alimenté par l'intelligence artificielle. Ce nouveau produit est basé sur son modèle linguistique de grande taille (LLM) propriétaire, Tower. Le PDG d'Unbabel, Vasco Pedro, a déclaré qu'il pourrait ne plus être nécessaire du tout d'avoir recours à des traducteurs humains dans trois ans. Lors d'une interview, Pedro a indiqué que le grand modèle linguistique d'Unbabel permettait à l'IA de traduire 32 langues. Il estime que c'est la première fois qu'une telle chose est possible.

L'avènement des grands modèles linguistiques (LLM), et notamment la popularisation d'applications comme ChatGPT, a révolutionné l'interaction homme-machine. Ces modèles sont capables de générer des textes cohérents et complets, impressionnants par leur qualité. Cependant, malgré leur puissance, les LLM sont sujets aux « hallucinations », c'est-à-dire à la génération de contenu apparemment réel mais en fait fictif, absurde ou non pertinent par rapport à la requête. Des chercheurs de l'Université Harvard ont mené une étude approfondie sur le phénomène des « hallucinations » des LLM, découvrant que leur origine réside dans le principe même de fonctionnement des LLM. Les LLM fonctionnent en traitant d'immenses quantités de données textuelles...

Récemment, l'équipe de recherche Unit42 de Palo Alto Networks, une société de cybersécurité, a publié une étude remarquable révélant une nouvelle méthode de jailbreak appelée « Deceptive Delight ». Cette méthode permet d'inciter les grands modèles linguistiques (LLM) à générer du contenu malveillant en seulement deux ou trois interactions, avec un taux de réussite de 65 %. Cette découverte sonne l'alarme quant à la sécurité des LLM. Note sur l'image : Image générée par IA, service d'autorisation d'image.

Une nouvelle étude révèle que les mesures de sécurité, bien intentionnées, des grands modèles linguistiques peuvent présenter des faiblesses inattendues. Les chercheurs ont constaté que la facilité avec laquelle un modèle peut être « jailbreaké » varie considérablement en fonction des termes académiques démographiques utilisés. L’étude, intitulée « Do LLMs Have Political Correctness ? », explore comment les mots clés démographiques influencent le taux de réussite des tentatives de jailbreak. Les résultats montrent que les invites utilisant des termes associés à des groupes marginalisés ont plus de chances de produire des réponses non filtrées que celles utilisant des termes associés à des groupes privilégiés.

Une récente étude menée par l'Institut technologique d'Israël révèle que les grands modèles linguistiques (LLM) pourraient « cacher leur jeu », possédant davantage de connaissances qu'ils n'en laissent paraître. Les chercheurs ont découvert que les représentations internes des LLM encodent des informations sur la justesse de leurs sorties, même lorsqu'ils génèrent finalement des réponses incorrectes, ils peuvent identifier la bonne réponse en interne. L'équipe de recherche s'est concentrée sur l'analyse des erreurs des LLM dans la génération de longs textes, ce qui se rapproche davantage de leurs applications dans le monde réel. Ils ont créé un ensemble de données de détection d'erreurs en comparant les réponses du modèle...

Un nouveau framework open source innovant, appelé OpenR, a récemment été développé pour résoudre les faiblesses des grands modèles linguistiques (LLM) dans les tâches de raisonnement complexes. Développé conjointement par des chercheurs de l'University College London, de l'Université de Liverpool, de l'Université Jiao Tong de Shanghai, de l'Université de Science et Technologie de Hong Kong (Guangzhou) et de l'Université de Westlake, ce framework ouvre de nouvelles voies pour améliorer les capacités de raisonnement des LLM grâce à la combinaison du calcul au moment des tests, de l'apprentissage par renforcement et de la supervision du processus. Bien que les LLM aient fait des progrès significatifs dans la génération de langage, ils rencontrent encore des difficultés lorsqu'il s'agit de tâches complexes telles que les mathématiques, la programmation et les problèmes scientifiques.