Rebabel - AI News Daily Global

Quotidien IA – 2025-06-02(Matin)

Benchmark d'évaluation RISEBench Cadre d'inférence sélective TON Cadre de pré-entraînement MaskSearch Cadre SearchAgent-X Évaluation multimodale RISEBench du laboratoire d'IA de Shanghai Génération d'images FLUX.1 Kontext Génération de noyaux CUDA par IA Les noyaux CUDA générés par l'IA de Stanford surpassent les performances humaines Mécanismes d'attention GTA et GLA Modèle Pangu Ultra MoE Optimisation de l'efficacité des agents de recherche IA par l'Université de Nankai et UIUC Système d'entraînement efficace du modèle Pangu Ultra MoE de Huawei Tri Dao, auteur de Mamba, propose les mécanismes d'attention GTA et GLA

Quotidien IA – 2025-06-01(Soir)

Agent intelligent d'IA Agent intelligent Gemini AI Analyse de tableau Sonnet 4.0 Application d'IA Apprentissage automatique Apprentissage profond Goulot d'étranglement en puissance de calcul Grand modèle linguistique Intelligence artificielle Invite système Grok Méthode d'entraînement FP4 Modèle d'IA Record mathématique AlphaEvolve

Quotidien IA – 2025-06-01(Matin)

Benchmark d'édition d'images RISEBench Bibliothèque de conjectures mathématiques de DeepMind Génération de code IDE IA Tongyi Lingma Inférence de grands modèles Mathématiques formelles Méthode S-GRPO de Huawei Noyaux CUDA Noyaux CUDA générés par l'IA de Stanford Optimisation par IA

Quotidien IA – 2025-05-31(Soir)

Algorithme d'évolution AlphaEvolve Anthropic Claude 4 Benchmark d'optimisation de code GSO DeepMind AlphaEvolve DeepSeek-R1-0528 Ecosystème chinois de l'IA Ingénierie logicielle en IA Kling 2.1 Nvidia Rapport de sécurité de Claude 4 Stratégie de NVIDIA sur les marchés chinois et américains Technologie de parcimonie de DeepSeek Xiaomi MiMo

Quotidien IA – 2025-05-31(Matin)

Amélioration des performances de DeepSeek R1-0528 Apprentissage par renforcement avec récompenses fictives Ascend de Huawei Benchmark multimodal Classement SuperCLUE Consommation énergétique de l'IA DeepSeek-R1-0528 Machine de Gödel Darwin Mécanisme d'auto-évolution DGM Mécanisme RLVR du modèle Qwen Optimisation de l'entraînement Pangu Ultra MoE Solutions nucléaires pour centres de données IA

Quotidien IA – 2025-05-30(Soir)

Agent intelligent Apprentissage par renforcement Benchmark IA Darwin Gödel Machine DeepSeek-R1-0528 DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B Édition d'images FLUX.1 Kontext Grand modèle de langage IA open source Modèle multimodal Outil Circuit Tracer Récupération agentique

Quotidien IA – 2025-05-29(Soir)

Agent IA Capacités de programmation de Claude 4 Claude 4 DeepSeek R1 Différence entre AI Agent et Agentic AI Gemini 2.5 Grand modèle de langage IA Agentique Mise à jour du DeepSeek R1 le 28/05 Modèle open source Sortie audio de Gemini 2.5 Pro Test de QE des grands modèles de langage

Quotidien IA – 2025-05-29(Matin)

Apprentissage par renforcement Besoins énergétiques de l'IA Centres de Données Alimentés par l'Énergie Nucléaire pour l'IA Controverse sur les Droits d'Auteur des Contenus Générés par l'IA Entraînement des LLM avec des Récompenses Fictives Éthique de l'IA impact de l'IA sur l'emploi LLM (Modèle de Langage Large)Modèle de Texte Long QwenLong-L1 Modèle multimodal Modèles open source Sécurité de l'IA Vulnérabilité de Fuite de Données de Claude 4

Quotidien IA – 2025-05-28(Soir)

Apprentissage par renforcement Jeu de test MATH-500 L'amélioration des performances du modèle par récompense aléatoire L'apprentissage du signal en apprentissage par renforcement L'avenir du RLHF/RLAIF L'entraînement de Qwen2.5-Math-7B avec récompense erronée MATH-500 Performance du modèle Qwen2.5-Math-7B Récompense aléatoire Récompense erronée RLAIF RLHF