Récemment, le développeur scraed a publié sur GitHub LanPaint, un outil de réparation d'images ne nécessitant aucun entraînement supplémentaire. Cet outil vise à aider les utilisateurs à obtenir des résultats de réparation d'images de haute qualité sur n'importe quel modèle de diffusion stable (SD), y compris les modèles personnalisés entraînés par l'utilisateur. LanPaint permet au modèle de « réfléchir » avant le débruitage par itérations multiples, afin d'obtenir des résultats de réparation plus fluides et précis. L'une des principales caractéristiques de LanPaint est la réparation sans entraînement. Les utilisateurs peuvent immédiatement...

Hedra révolutionne le domaine des avatars numériques IA avec le lancement de Character-3, un nouveau modèle capable d'inférence conjointe sur des données images, texte et audio, et de Hedra Studio, une plateforme innovante pour créer et interagir avec ces avatars.

Alibaba a rendu open-source Tongyi Qianwen QwQ-32B, un nouveau modèle d'inférence léger capable de fournir des performances exceptionnelles même sur des cartes graphiques grand public. Dites adieu aux exigences matérielles élevées et profitez de performances de pointe accessibles à tous.

Alibaba a publié QwQ-32B, un nouveau modèle d'inférence open source de 32 milliards de paramètres. Ses performances sont comparables à celles de DeepSeek-R1, tout en nécessitant une empreinte mémoire vidéo significativement plus petite. Cela le rend plus accessible et efficace pour les applications d'inférence.

Tongyi Lingma a annoncé le lancement de son dernier modèle d'inférence, Qwen2.5-Max, offrant aux développeurs une puissante assistance en programmation et en mathématiques. Entraîné sur plus de 20 billions de jetons et combiné à une solution de post-entraînement soigneusement conçue, Qwen2.5-Max présente des performances exceptionnelles.

DeepSeek a ouvert un compte officiel sur Zhihu et publié l’article technique « Aperçu du système d’inférence DeepSeek-V3/R1 », dévoilant pour la première fois en détail les optimisations de son système d’inférence de modèle et les informations sur le taux de profit des coûts. Cela marque la fin officielle de la semaine Open Source très attendue de DeepSeek. L’article présente les deux principaux objectifs d’optimisation du système d’inférence DeepSeek-V3/R1 : un débit plus élevé et une latence plus faible. Pour atteindre ces objectifs, DeepSeek a adopté la technologie de parallélisation experte inter-nœuds à grande échelle (EP), bien que...

Baidu prépare activement le lancement de son modèle d'intelligence artificielle nouvelle génération, prévu pour mi-mars avec la sortie officielle de la version 4.5 de Wenxin. Selon des sources internes, cette nouvelle version apportera des améliorations significatives dans plusieurs domaines clés, notamment l'inférence, marquant une avancée majeure dans la technologie de l'IA chez Baidu.

Le 25 février, Alibaba a annoncé le lancement de QwQ-Max-Preview, un modèle d'inférence basé sur Qwen2.5-Max, et prévoit d'open-sourcer complètement ses derniers modèles d'inférence QwQ-Max et Qwen2.5-Max. QwQ-Max-Preview est une version préliminaire. Alibaba a indiqué que la version officielle sera bientôt disponible et sera open-sourcée sous licence Apache2.0. Contrairement aux précédentes versions, l'open-source inclut non seulement le modèle lui-même, mais aussi des versions plus légères, telles que Q...

Le 25 février, Anthropic a officiellement lancé son dernier modèle d'inférence : Claude 3.7 Sonnet. Ce modèle, grâce à son concept innovant et à ses capacités de programmation nettement améliorées, est rapidement devenu un point central de l'industrie. L'innovation principale de Claude 3.7 Sonnet réside dans la fusion de la rapidité de réponse et de la capacité de réflexion approfondie, simulant le processus de pensée du cerveau humain pour offrir aux utilisateurs une expérience interactive plus fluide.

Récemment, le dernier modèle d'intelligence artificielle de la société xAI, Grok3, a rapidement grimpé au sommet de l'App Store américain, devenant un sujet de discussion populaire parmi les utilisateurs. Ce succès est dû non seulement aux puissantes fonctionnalités de Grok3, mais aussi à l'exceptionnelle contribution de deux chercheurs sino-américains. Il s'agit de Jimmy Ba, professeur adjoint à l'Université de Toronto, et de Tony Wu (Wu Huaiyu), co-fondateur de xAI. Il est à noter que Wu Huaiyu est non seulement le seul membre de l'équipe né après 1995, mais que son parcours académique et son expérience de développement contribuent également de manière significative.

Dans le secteur de l'IA, Together AI a récemment annoncé une levée de fonds de série B de 305 millions de dollars, une nouvelle qui a suscité un vif intérêt. L'essor de la société est étroitement lié à son nouveau modèle d'inférence profonde, DeepSeek-R1. Contrairement aux craintes initiales, de nombreux experts du secteur estiment que les progrès de l'inférence profonde n'ont pas diminué la demande d'infrastructures, mais l'ont plutôt augmentée. Source de l'image : Image générée par IA, Midjourney, fournisseur de services d'autorisation d'images, créé en 2023.

Récemment, les reportages sur le financement de série Pre-A de Silicon Flow ont déclenché un débat sur le développement précoce de l'entreprise. Le journal d'investissement a rapporté précédemment que, au second semestre 2023, Liang Wenfeng, fondateur de DeepSeek, avait proposé d'investir dans Silicon Flow à condition que le moteur d'inférence LLM propriétaire soit open-source, proposition qui aurait été refusée par Yuan Jinhui, PDG de Silicon Flow. Aujourd'hui, Yuan Jinhui a répondu à ces affirmations sur son compte WeChat, les niant. Il a déclaré que ses propos concernant le manque de coopération avec Liang Wenfeng en 2023 exprimaient des regrets quant à son manque de vision.

Dans le domaine de l'intelligence artificielle, l'équipe DeepSeek a récemment publié ses derniers résultats de recherche, présentant un mécanisme d'attention clairsemé innovant appelé NSA (Native Sparse Attention). L'objectif principal de cette technologie est d'améliorer la vitesse d'entraînement et d'inférence à long contexte, en particulier en étant optimisée pour le matériel moderne, ce qui permet une amélioration significative de l'efficacité de l'entraînement et de l'inférence. Le lancement de la technologie NSA a apporté des changements notables à l'entraînement des modèles d'intelligence artificielle. Tout d'abord, elle utilise une série de techniques ciblant le matériel informatique moderne

Le 18 février, NetEase Youdao a officiellement lancé SpaceOne, un matériel d'apprentissage révolutionnaire, un "stylet dictionnaire à écran complet", devenant ainsi le premier matériel éducatif natif IA en Chine intégrant profondément les capacités des grands modèles. Ce produit intègre le modèle d'inférence DeepSeek-R1, dépassant les limites des outils de résolution de problèmes traditionnels. Avec une approche de "démonstration sur papier brouillon" comme élément central, il décompose visuellement les problèmes scolaires complexes étape par étape, simulant le processus de pensée d'un enseignant humain. Couvrant 10 grandes disciplines telles que les mathématiques, la physique et la chimie, il fournit des explications approfondies pour tous les types de problèmes et est considéré comme une "équipe de professeurs particuliers IA de poche".

Avec le développement de l'intelligence artificielle, les systèmes multi-agents deviennent de plus en plus performants pour traiter des tâches complexes dans divers domaines. Ces systèmes sont composés de plusieurs agents spécialisés qui collaborent en utilisant leurs compétences respectives pour atteindre un objectif commun. Cette collaboration s'avère particulièrement efficace dans des domaines tels que le raisonnement complexe, la programmation, la découverte de médicaments et l'assurance sécurité, car les interactions structurées entre les agents améliorent non seulement l'efficacité de la résolution de problèmes, mais permettent également une correction mutuelle, améliorant ainsi les résultats individuels. Des études montrent que cette approche collaborative surpasse souvent les méthodes traditionnelles pour les tâches nécessitant un raisonnement rigoureux ou une vérification factuelle.