Aujourd'hui:

• La Cour soutient Anthropic sur l'utilisation équitable

• OpenAI crée une suite bureautique IA

• DeepMind dévoile une IA robotique intégrée aux appareils

• Thinking Machines crée une IA personnalisée

La Cour soutient Anthropic sur l'utilisation équitable

Un juge américain a statué qu'Anthropic pouvait légalement entraîner son IA Claude sur des livres protégés par le droit d'auteur, car cet entraînement est considéré comme relevant de l'« usage équitable » – une règle juridique qui autorise une copie limitée si elle contribue à la création d'une nouvelle œuvre – mais le stockage de sept millions de livres piratés constituait une violation du droit d'auteur. Le tribunal statuera sur les dommages et intérêts en décembre. Il s'agit du premier jugement important sur l'usage équitable de l'IA générative, qui influencera la manière dont les entreprises technologiques collecteront les données à l'avenir.

Pourquoi c'est important

1. Établit un guide juridique clair et précoce sur la manière dont les modèles d’IA peuvent apprendre des livres, orientant ainsi les futurs combats judiciaires.

2. Cela montre que la copie de sources doit être légale ; conserver des fichiers illégaux peut néanmoins coûter des millions.

3. Cela influence les coûts et la vitesse d’accès aux données, ce qui pourrait faire pencher la balance concurrentielle entre les laboratoires d’IA.

OpenAI crée une suite bureautique IA

OpenAI développe actuellement de nouvelles fonctionnalités ChatGPT pour la création et l'édition conjointes de documents, similaires à celles de Google Workspace et Microsoft Office. Ce projet ajoute l'édition partagée, le chat intégré, un navigateur, un périphérique matériel et un flux social, transformant ChatGPT en un véritable centre de travail. Cette initiative pourrait mettre à rude épreuve son partenariat avec Microsoft, qui détient 49 %, car les deux entreprises renégocient les termes. Aucune date de lancement n'a été communiquée, mais la suite pourrait concurrencer les plus grands leaders du logiciel actuels.

Pourquoi c'est important

• Coup de pouce concurrentiel – L'ajout d'outils bureautiques complets à ChatGPT remet en question l'emprise de Google et Microsoft sur les logiciels de travail quotidiens, poussant tout le monde à accélérer les mises à niveau de l'IA.

• Contrôle de l'écosystème – Posséder l'écriture, le partage et la navigation en un seul endroit (une famille d'applications connectées, ou « écosystème ») permet à OpenAI de collecter de meilleures données pour former des modèles et ouvrir de nouvelles façons de gagner de l'argent.

• Tension entre partenaires – Un concurrent direct d’Office teste l’alliance inhabituelle Microsoft-OpenAI, laissant entendre que les futurs grands partenariats d’IA pourraient être confrontés à davantage de chevauchements et de conflits.

DeepMind dévoile une IA robotique intégrée aux appareils

Google DeepMind a dévoilé Gemini Robotics On-Device , un modèle vision-langage-action entièrement intégré au matériel d'un robot, éliminant ainsi les retards et les pannes de réseau . Il suit des commandes en langage clair et permet aux robots à deux bras d'ouvrir des sacs, de plier des vêtements, de fermer des boîtes à lunch, de tirer des cartes, de verser des vinaigrettes et d'assembler des objets. Les développeurs peuvent personnaliser le modèle avec seulement 50 à 100 démonstrations, ce qui permet un apprentissage rapide, la gestion de données privées et une utilisation quotidienne plus large. Ce lancement illustre la volonté de Google d'atteindre l'autonomie en matière d'IA de pointe.

Pourquoi c'est important

• Cerveaux locaux – Prouve qu’une IA puissante peut vivre à l’intérieur de la machine, et non dans le cloud, réduisant ainsi les délais et préservant la confidentialité des données.

• Apprentissage rapide – Nécessite seulement 50 à 100 démonstrations humaines pour maîtriser de nouveaux emplois, montrant des progrès vers une formation efficace en matière de données.

• Vers des robots utiles – Combine la compréhension du langage naturel avec un contrôle habile à deux bras, rapprochant l’IA des robots domestiques et industriels utiles.

🧠 RECHERCHE

LLM par glisser-déposer : invites à pondération zéro-shot

Les LLM par « glisser-déposer » créent instantanément des mises à jour de modèles spécifiques à une tâche, à partir d'une simple invite, sans formation. Cette méthode évite le processus de réglage habituel et produit des résultats beaucoup plus rapidement et efficacement. Elle fonctionne pour diverses tâches, comme le codage et le raisonnement, même sans visualiser les données étiquetées, ce qui témoigne d'une grande précision et d'une grande flexibilité.

Lumière des normales : représentation unifiée des caractéristiques pour la stéréophotométrie universelle

Cet article présente une nouvelle méthode de stéréophotométrie : la reconstruction de formes de surface 3D à partir de la lumière et des ombres. Elle s'attaque à deux problèmes majeurs : séparer les effets d'éclairage de la forme de la surface et préserver les détails fins de la surface. Cette approche fonctionne parfaitement sous tous les éclairages, capturant les textures complexes avec plus de précision que les techniques précédentes.

OmniGen2 : de l'exploration à la génération multimodale avancée

OmniGen2 est un modèle d'IA open source capable de générer du texte et des images grâce à deux systèmes de décodage distincts. Il gère des tâches telles que la retouche d'images et la génération de données spécifiques à un sujet, sans compromettre sa capacité à produire du texte clair. Malgré sa taille réduite, il rivalise avec des modèles plus grands en termes de performances et soutient les recherches futures avec des outils publics.

Phantom-Data : Vers un ensemble de données de génération vidéo cohérent avec les sujets

Phantom-Data est un nouvel ensemble de données qui améliore la façon dont l'IA génère des vidéos de sujets spécifiques en préservant la cohérence de l'identité entre les différentes scènes. Il évite les problèmes courants des méthodes actuelles en utilisant des paires d'images inter-scènes. Cela permet d'obtenir une meilleure qualité vidéo et des résultats plus précis lors du suivi des instructions textuelles.

Le découpage guidé par la vision est tout ce dont vous avez besoin : améliorer le RAG grâce à la compréhension multimodale des documents

Cet article présente une méthode plus intelligente pour décomposer des documents PDF complexes grâce à des modèles d'IA basés sur la vision. Contrairement aux méthodes textuelles standard, cette méthode gère les tableaux, les visuels et le contenu étendu sur plusieurs pages avec plus de précision. Il en résulte une meilleure compréhension des documents et des performances accrues des systèmes d'IA qui répondent aux questions en fonction des informations récupérées.

📲 RÉSEAUX SOCIAUX

🗞️PLUS D'ACTUALITÉS

• La startup Thinking Machines Lab , dirigée par l'ancienne directrice technique d'OpenAI, Mira Murati , créera des outils d'IA personnalisés pour les entreprises en utilisant l'apprentissage par renforcement et des composants de modèles open source, visant un développement plus rapide et moins coûteux de solutions spécifiques à l'entreprise.

• Microsoft a présenté Mu, un modèle d'IA compact et rapide, conçu pour une utilisation sur appareil dans les paramètres Windows. Fonctionnant sur les unités de traitement neuronal (NPU) des PC Copilot+, Mu traduit le langage naturel en actions système avec une grande rapidité, une faible consommation de mémoire et une grande précision.

• Des documents judiciaires révèlent qu'OpenAI et l'équipe de Jony Ive étudient un appareil d'IA de poche – et non un objet portable – à un an de son lancement. Le projet a déclenché une action en justice pour atteinte aux droits de marque en raison de similitudes avec une autre startup spécialisée dans les technologies intra-auriculaires, iyO.

• Scale AI a exposé les données privées de clients et de sous-traitants dans des documents Google non sécurisés, notamment des projets confidentiels pour Meta, Google et xAI. Les informations personnelles, les informations de rémunération et les comportements signalés des sous-traitants étaient également accessibles au public, ce qui a soulevé d'importantes préoccupations en matière de cybersécurité.

• Amazon construit un centre de données d'IA de 480 hectares dans l'Indiana pour soutenir Anthropic , utilisant 2,2 gigawatts d'électricité et des millions de litres d'eau par an. Cela s'inscrit dans une tendance croissante vers des infrastructures surdimensionnées pour l'IA.

🎬DERNIÈRES VIDÉOS