Aujourd'hui:

• ChatGPT édite désormais vos images

• OpenAI prévoit son propre centre de données

• Microsoft Copilot bénéficie d'outils de recherche

• Anthropic remporte une première bataille pour le droit d'auteur

• GPT-4o suscite la folie Ghibli

Ce nouveau générateur d’images IA change tout…

OpenAI a lancé la génération d'images GPT-4o dans ChatGPT, permettant aux utilisateurs de créer, modifier et contrôler des images directement par le biais de conversations. L'application gère des détails réalistes, suit parfaitement les instructions et associe parfaitement texte et visuels. 

Vous pouvez transformer des selfies en anime, générer des mèmes ou concevoir des cartes à collectionner et des pièces. C'est utile pour la créativité, l'éducation et les affaires. Cela marque une étape majeure vers l'IA, un outil visuel et non plus seulement textuel.

OpenAI prévoit son propre centre de données

OpenAI envisage de construire son propre centre de données pour gérer d'importants volumes de stockage, dans l'objectif de bénéficier d'un meilleur contrôle, de coûts réduits et d'un accès plus rapide lors du développement de modèles d'IA. Cette initiative marque une rupture avec la dépendance exclusive à Microsoft et aux autres fournisseurs de cloud. Associé à son vaste projet Stargate, OpenAI pourrait tripler sa capacité cette année et multiplier par huit la puissance de calcul de ses chercheurs, se positionnant ainsi pour dominer l'avenir de l'intelligence artificielle.

Pourquoi c'est important

1. Contrôle et rapidité : un accès plus rapide aux données accélère le développement de l’IA et réduit la dépendance vis-à-vis des géants technologiques extérieurs.

2. Efficacité des coûts : posséder une infrastructure pourrait réduire les coûts de stockage et de transfert de données à long terme.

3. Échelle et puissance : l’augmentation de la capacité de calcul et de stockage prend en charge des modèles d’IA plus grands et plus avancés.

Microsoft Copilot bénéficie d'outils de recherche

Microsoft ajoute deux outils d'IA , Researcher et Analyst, à sa suite Copilot. Researcher aide les utilisateurs à collecter des informations complexes provenant de sources multiples, tandis qu'Analyst permet d'analyser les données brutes, d'écrire du code et de créer des rapports à l'aide des modèles de raisonnement d'OpenAI. Le déploiement de ces outils débutera en avril. Microsoft a également introduit de nouveaux agents d'automatisation pour Copilot Studio, visant à simplifier les tâches avec un minimum de codage, notamment pour les flux de travail quotidiens comme la gestion des e-mails ou des rapports.

Pourquoi c'est important

1. Élargit l’utilité de l’IA : rend la recherche et l’analyse avancées accessibles aux non-experts.

2. Augmente la productivité : automatise les tâches chronophages telles que le traitement des données et la création de rapports.

3. Signals AI Shift : montre l'engagement de Microsoft à transformer Copilot en un assistant IA complet.

Anthropic remporte une première bataille pour le droit d'auteur

Un juge américain a rejeté la demande d'importants éditeurs de musique visant à empêcher Anthropic d'utiliser les paroles de chansons pour entraîner son IA, Claude. Le juge a estimé que la demande était trop générale et ne prouvait pas de préjudice grave. Si les éditeurs soutiennent que cette utilisation porte préjudice à leur activité, l'affaire repose sur la question de savoir si l'entraînement de l'IA est qualifié d'« usage équitable » au regard du droit d'auteur – une question toujours non résolue et au cœur de nombreuses batailles juridiques en cours dans le monde de l'IA.

Pourquoi c'est important

1. Précédent juridique : donne le ton sur la manière dont la loi sur le droit d’auteur s’applique à la formation en IA.

2. Débat sur l’utilisation équitable : renforce le statut juridique non résolu de l’utilisation de contenu protégé par le droit d’auteur dans l’IA.

3. Impact sur l'industrie : affecte la manière dont les entreprises d'IA s'approvisionnent et utilisent les données, façonnant potentiellement le développement futur des modèles.

🧠 RECHERCHE

Modélisation vidéo autorégressive à contexte long avec prédiction de l'image suivante

Frame AutoRegressive (FAR) est une méthode qui prédit les vidéos image par image afin d'améliorer la génération de vidéos longue portée. Elle résout des problèmes tels que la répétition visuelle et les coûts de traitement élevés grâce à des techniques qui équilibrent les détails à court terme et la mémoire à long terme. FAR surpasse les modèles existants pour les tâches vidéo courtes et longues.

Exploration de l'hallucination des grands modèles multimodaux dans la compréhension vidéo : analyse comparative, analyse et atténuation

Cet article examine comment les grands modèles multimodaux (LMM) peuvent donner des réponses fausses mais convaincantes lors de l'analyse de vidéos. Il présente HAVEN, un benchmark permettant de tester et de comprendre ces erreurs. Les auteurs proposent également un nouveau modèle qui améliore le raisonnement et réduit les erreurs, démontrant des gains évidents en termes de précision et de réduction des biais.

Mise à l'échelle du temps d'inférence pour les modèles de flux via la génération stochastique et le forçage budgétaire de report

Cet article présente de nouvelles méthodes pour améliorer les modèles génératifs basés sur les flux lors de la génération des résultats. Contrairement aux modèles de diffusion, les modèles de flux sont plus rapides, mais leur conception rigide leur confère une flexibilité de mise à l'échelle limitée. Les auteurs ajoutent du caractère aléatoire, diversifient les recherches et gèrent intelligemment les efforts de calcul, ce qui permet d'obtenir de meilleurs résultats sans sacrifier la vitesse.

🗞️PLUS D'ACTUALITÉS

• L'afflux d' images d'IA de style Studio Ghibli, créées avec le nouveau modèle GPT-4o d'OpenAI, a dépassé la demande, retardant l'accès gratuit. Les fans adorent la fonctionnalité, mais les critiques, dont le fondateur de Ghibli, soulèvent des questions éthiques.

• OpenAI prévoit une forte croissance de son chiffre d'affaires, passant de 3,7 à 12,7 milliards de dollars en 2025, grâce à la forte demande pour ses outils d'IA payants. La société prévoit une croissance supplémentaire pour atteindre 29,4 milliards de dollars en 2026. 

• Anthropic et Databricks ont signé un accord de 100 millions de dollars sur cinq ans pour aider les entreprises à développer des agents d'IA utilisant les modèles Claude et la plateforme de données de Databricks. Ce partenariat vise à dynamiser les ventes des entreprises dans un contexte de concurrence croissante.

• Nvidia serait sur le point d'acquérir Lepton AI, une startup qui loue des serveurs équipés de puces Nvidia, pour un montant de plusieurs centaines de millions de dollars. Cette opération renforce la présence de Nvidia sur le marché de la location de serveurs.

• Une base de données divulguée révèle que la Chine utilise l'IA pour renforcer la censure en ligne, en entraînant un modèle linguistique sur 133 000 exemples de contenus politiquement sensibles. Le système signale plus efficacement les dissidents, suscitant des inquiétudes quant à une répression induite par l'IA. 

• La plateforme Matrix d'Hebbia utilise plusieurs modèles OpenAI pour automatiser 90 % des tâches financières et juridiques. En orchestrant des agents d'IA pour des recherches approfondies, elle fournit des informations plus rapidement, réduit les tâches manuelles et améliore la précision des tâches complexes.

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