Mots-clés：Technologie d’IA, OpenAI, GPT-4.5, Grand modèle de langage, Pénurie de talents en IA, Géolocalisation du modèle o3, DeepSeek-V3, Agent IA, Technologie Token-Shuffle
🔥 Focus
Refus de la carte verte pour Kai Chen, développeur clé de GPT-4.5 chez OpenAI, suscitant des inquiétudes sur une crise des talents en IA aux États-Unis: Kai Chen, chercheur canadien en IA résidant aux États-Unis depuis 12 ans, est confronté à une expulsion forcée après le rejet de sa demande de carte verte. Chen est l’un des développeurs clés de GPT-4.5 chez OpenAI, et sa situation a suscité de vives inquiétudes dans le secteur technologique quant à l’impact négatif de la politique d’immigration américaine sur son leadership en matière d’IA. Récemment, les États-Unis ont renforcé l’examen des demandes de visas étudiants internationaux et H-1B, y compris pour les chercheurs en IA, affectant déjà plus de 1700 visas étudiants. Une enquête de Nature révèle que 75% des scientifiques aux États-Unis envisagent de partir. L’immigration est cruciale pour le développement de l’IA aux États-Unis : les fondateurs des principales startups d’IA sont majoritairement des immigrants, et les étudiants internationaux représentent 70% des étudiants diplômés en IA. La fuite des talents et le durcissement des politiques migratoires pourraient gravement affecter la compétitivité des États-Unis dans le domaine mondial de l’IA. (Source: Xin Zhi Yuan、CSDN、Zhimian AI)
Le modèle o3 d’OpenAI démontre une capacité de géolocalisation étonnante, soulevant des préoccupations de confidentialité: Le dernier modèle o3 d’OpenAI a montré sa capacité à déduire avec précision le lieu de prise de vue d’une photo en analysant des détails (tels que des plaques d’immatriculation floues, le style architectural, la végétation, l’éclairage, etc.) et en combinant cela avec l’exécution de code (traitement d’image Python), réussissant même en l’absence de points de repère évidents et d’informations EXIF. Des expériences montrent que o3 peut identifier avec précision l’emplacement de photos prises près du domicile d’un utilisateur, dans la campagne malgache, dans le centre-ville de Buenos Aires, et ailleurs. Bien que son processus de raisonnement (comme le recadrage et le zoom répétés de l’image) semble parfois redondant, la précision des résultats est élevée, dépassant de loin des modèles comme Claude 3.7 Sonnet. Cette capacité soulève de vives inquiétudes chez les utilisateurs quant à la sécurité de leur vie privée, indiquant que même des photos apparemment ordinaires peuvent révéler des informations de localisation personnelles, laissant les humains “nus” face aux puissantes capacités d’analyse d’image de l’IA. (Source: Xin Zhi Yuan、dariusemrani)
Un test de capacité en virologie par l’IA suscite des inquiétudes : o3 surpasse 94% des experts humains: L’équipe de recherche de l’organisation à but non lucratif SecureBio a développé le Viral Capability Test (VCT), comprenant 322 problèmes multimodaux complexes axés sur le dépannage expérimental. Les résultats montrent que le modèle o3 d’OpenAI atteint une précision de 43,8% dans le traitement de ces problèmes complexes, surpassant de manière significative les experts humains en virologie (précision moyenne de 22,1%), et dépassant même 94% des experts dans certains sous-domaines spécifiques. Ce résultat souligne les capacités puissantes de l’IA dans les domaines scientifiques spécialisés, mais soulève également des inquiétudes quant aux risques d’utilisation double : bien que l’IA puisse grandement contribuer à la recherche bénéfique telle que la prévention des maladies infectieuses, elle pourrait également être utilisée par des non-professionnels pour créer des armes biologiques. Les chercheurs appellent à renforcer le contrôle d’accès et la gestion de la sécurité des capacités de l’IA, et à élaborer un cadre de gouvernance mondial pour équilibrer le développement de l’IA et les risques de sécurité. (Source: Xueshu Toutiao、gallabytes)
DeepSeek lance son grand modèle V3, vitesse multipliée par 3: DeepSeek a annoncé le lancement de son dernier grand modèle, DeepSeek-V3. Il s’agirait de sa plus grande avancée à ce jour, avec comme points forts principaux : une vitesse de traitement atteignant 60 tokens par seconde, soit 3 fois plus rapide que la version V2 ; des capacités de modèle améliorées ; le maintien de la compatibilité API avec les versions précédentes ; et le modèle ainsi que les documents de recherche associés seront entièrement open source. Ce lancement marque l’itération rapide continue de DeepSeek dans le domaine des grands modèles de langage et sa contribution à la communauté open source. (Source: teortaxesTex)
🎯 Tendances
Meta et d’autres proposent la technologie Token-Shuffle, permettant aux modèles autorégressifs de générer pour la première fois des images 2048×2048: Des chercheurs de Meta, de la Northwestern University, de la National University of Singapore et d’autres institutions ont proposé la technologie Token-Shuffle, visant à résoudre les goulots d’étranglement en termes d’efficacité et de résolution causés par le traitement d’un grand nombre de tokens d’image par les modèles autorégressifs. Cette technique réduit considérablement le nombre de tokens visuels dans le calcul en fusionnant les tokens spatiaux locaux à l’entrée du Transformer (token-shuffle) et en les restaurant à la sortie (token-unshuffle), améliorant ainsi l’efficacité. Basée sur un modèle Llama de 2,7 milliards de paramètres, cette méthode a permis pour la première fois la génération d’images à très haute résolution de 2048×2048, et a surpassé les modèles autorégressifs similaires et même les modèles de diffusion puissants dans des benchmarks tels que GenEval et GenAI-Bench. Cette technologie ouvre de nouvelles voies pour la génération d’images haute résolution et haute fidélité par les grands modèles de langage multimodaux (MLLMs), et pourrait révéler les principes techniques de génération d’images non divulgués de modèles tels que GPT-4o. (Source: 36Kr)
Les grands modèles open source chinois unissent leurs forces, accélérant l’évolution de l’écosystème mondial de l’IA: Représentés par DeepSeek et Qwen d’Alibaba, les grands modèles de base chinois, grâce à leur stratégie open source, ont incité de nombreuses entreprises comme Kunlun Tech à développer des modèles verticaux plus petits et plus puissants sur leur base, formant un mode d’opération en “groupes d’armées”, accélérant l’itération de la technologie IA nationale et son application. Le modèle Skywork-OR1 de Kunlun Tech, entraîné sur la base de DeepSeek et Qwen, surpasse les performances de Qwen-32B à taille égale, et a ouvert ses jeux de données et son code d’entraînement. Cette stratégie ouverte contraste avec le modèle dominant de code source fermé aux États-Unis, reflétant la confiance technologique de la Chine et sa voie privilégiant l’industrie, contribuant à la démocratisation de la technologie et à la coexistence mondiale, et poussant l’écosystème mondial de l’IA d’un état “unipolaire” à “multipolaire”. (Source: Guancha Finance、bookwormengr、teortaxesTex、karminski3、reach_vb)
Le PDG de Google DeepMind, Hassabis, prédit l’AGI d’ici dix ans, soulignant la sécurité et l’éthique: Demis Hassabis, PDG de Google DeepMind, a prédit dans une interview accordée au magazine TIME que l’intelligence artificielle générale (AGI) pourrait devenir une réalité au cours de la prochaine décennie. Il estime que l’IA aidera à relever des défis majeurs tels que les maladies et l’énergie, mais s’inquiète également des risques d’abus ou de perte de contrôle, soulignant en particulier les questions des armes biologiques et du contrôle. Hassabis appelle à l’établissement de normes de sécurité et d’un cadre de gouvernance mondiaux unifiés pour l’IA, estimant que la réalisation de l’AGI nécessite une coopération intersectorielle. Il distingue la capacité à résoudre des problèmes de celle à formuler des conjectures, considérant que la véritable AGI devrait posséder cette dernière. Parallèlement, il souligne que les assistants IA doivent respecter la vie privée des utilisateurs et pense que le développement de l’IA créera de nouveaux emplois plutôt qu’un remplacement massif, mais que la société devra réfléchir à des questions philosophiques telles que la répartition des richesses et le sens de la vie. (Source: Zhidx、TIME)
Les AI Agents deviennent le nouveau point chaud, avec l’émergence de produits comme Manus, Xinxing, Coze Space: Les agents intelligents IA généraux (AI Agent) deviennent le nouveau centre d’intérêt dans le domaine de l’IA, l’explosion de popularité de Manus étant considérée comme le début de l’année des Agents. Ces produits peuvent planifier et exécuter de manière autonome des tâches complexes (comme la programmation, la recherche d’informations, l’élaboration de stratégies) sur la base de simples instructions de l’utilisateur. Les grandes entreprises comme Baidu (application Xinxing) et ByteDance (Coze Space) ont rapidement suivi, lançant des produits similaires. Les évaluations montrent que chaque produit a ses forces et ses faiblesses en matière de programmation, d’intégration d’informations, d’appel à des ressources externes (comme les cartes), Manus étant impressionnant pour les tâches de programmation, Xinxing ayant un avantage dans l’intégration des cartes, mais l’actualité des informations (comme les prix des produits) étant limitée par le degré d’adoption du protocole MCP par les plateformes externes. Le développement des Agents marque le passage de l’IA de l’outil de dialogue à l’outil d’exécution, mais l’intégration de l’écosystème et les problèmes de coût restent des défis. (Source: Duojiao Spicy)
La frénésie de construction de centres de données IA se calme ? En réalité, un ajustement stratégique des géants de la technologie et des goulots d’étranglement de ressources: La récente suspension d’un projet de Microsoft dans l’Ohio et les rumeurs d’ajustement des plans de location d’AWS ont suscité des inquiétudes quant à une bulle des centres de données IA. Cependant, les rapports financiers de Vertiv, Alphabet et les déclarations des dirigeants d’Amazon montrent que la demande reste forte. Les experts du secteur estiment qu’il ne s’agit pas d’un effondrement du marché, mais d’un ajustement stratégique des géants de la technologie face au développement rapide de l’IA, aux avancées technologiques et à l’incertitude géopolitique, donnant la priorité aux projets principaux. La tension sur l’approvisionnement en électricité devient le principal goulot d’étranglement, la demande d’électricité des nouveaux centres de données augmentant considérablement (passant de 60 MW à plus de 500 MW), dépassant de loin la vitesse d’expansion du réseau électrique, ce qui entraîne des délais d’attente plus longs pour les projets. À l’avenir, la construction de centres de données se poursuivra, mais accordera plus d’attention à l’accessibilité de l’électricité et pourrait présenter un rythme de “flux et reflux”. (Source: Tencent Tech、SemiAnalysis)
NVIDIA lance la technologie 3DGUT, combinant Gaussian Splatting et Ray Tracing: Des chercheurs de NVIDIA ont proposé une nouvelle technologie appelée 3DGUT (3D Gaussian Unscented Transform), qui combine pour la première fois le rendu rapide du Gaussian Splatting avec les effets de haute qualité du Ray Tracing (tels que les réflexions et les réfractions). Cette technologie introduit des “rayons secondaires” permettant à la lumière de rebondir dans une scène de Gaussian Splatting, réalisant ainsi des effets de réflexion et de réfraction de haute qualité en temps réel. Elle prend également en charge les modèles de caméra non standard tels que les caméras fisheye et le rolling shutter, résolvant les limitations de la technologie Gaussian Splatting originale dans ces domaines. Le code de recherche est open source et devrait faire progresser le rendu des mondes virtuels et l’entraînement à la conduite autonome. (Source: Two Minute Papers
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Développement et défis de la technologie de la “peau électronique” pour les robots humanoïdes: La “peau électronique” (capteurs tactiles flexibles) est une technologie clé pour permettre aux robots humanoïdes une perception tactile fine et accomplir des tâches telles que la saisie d’objets fragiles. Les principales voies technologiques actuelles comprennent la piézorésistive (bonne stabilité, facile à produire en masse, adoptée par Hanwei Technology, Folysion New Materials, Moshian Technology) et la capacitive (peut réaliser une perception sans contact, une identification des matériaux, adoptée par Tashan Technology). Plusieurs fabricants ont déjà la capacité de production de masse et collaborent avec des entreprises de robotique, mais l’industrie en est encore à ses débuts. Le faible volume de livraison des robots (en particulier des mains dextres) entraîne des coûts élevés pour la peau électronique (prix cible inférieur à 2000 yuans par main, actuellement bien au-dessus), limitant son application à grande échelle. L’avenir nécessitera l’intégration de plus de dimensions de détection (température, humidité, etc.) et l’expansion des scénarios d’application tels que les services hôteliers et les postes de travail flexibles industriels. (Source: Meijing Toutiao)
Les grands modèles pour l’administration publique trouvent une opportunité de développement, les applications bureautiques IA étant les premières à être mises en œuvre: L’open source et l’amélioration des performances de DeepSeek ont considérablement réduit les coûts de déploiement des grands modèles pour l’administration publique, favorisant leur application dans ce domaine, en particulier dans les scénarios bureautiques IA (rédaction de documents officiels, relecture, mise en page, questions-réponses intelligentes, etc.). Cependant, les grands modèles généraux (comme DeepSeek) souffrent du problème des “hallucinations” et manquent de connaissances spécialisées dans le domaine administratif. Des fournisseurs comme Kingsoft Office proposent une solution collaborative “grand modèle général + grand modèle sectoriel + petit modèle spécialisé”, combinant des corpus de données administratives pour entraîner des modèles dédiés (comme la version améliorée du grand modèle administratif de Kingsoft), et en exploitant les ressources de données internes du gouvernement pour résoudre les hallucinations, améliorer la spécialisation et garantir la sécurité. La bureautique IA vise à assister plutôt qu’à bouleverser les processus existants, à améliorer l’efficacité (gain d’efficacité de 30 à 40% pour la rédaction de documents officiels) et à construire des bases de connaissances spécifiques aux départements. (Source: Guangzhui Intelligence)
Lancement du protocole de communication AI Agent A2A, visant à connecter des agents IA indépendants: Google a lancé un protocole de communication nommé Agent2Agent (A2A), conçu pour permettre à des agents IA indépendants de communiquer et de collaborer de manière structurée et sécurisée. Basé sur HTTP, le protocole définit un ensemble commun de formats de messages JSON, permettant à un Agent de demander à un autre Agent d’exécuter une tâche et de recevoir les résultats. Les composants clés incluent l’Agent Card décrivant les capacités de l’Agent, le client, le serveur, la tâche, les messages (contenant des parties texte, JSON, image, etc.) et les artefacts (résultats de la tâche). A2A prend en charge le streaming et les notifications, et en tant que standard ouvert, il peut être implémenté par n’importe quel framework ou fournisseur d’Agent, favorisant potentiellement la collaboration entre Agents spécialisés et la construction d’un écosystème d’Agents modulaires. (Source: The Turing Post)
Analyse de la course à la puissance de calcul IA entre la Chine et les États-Unis : l’Amérique pourrait-elle l’emporter grâce à son avantage en puissance de calcul ?: Un chercheur, auteur du rapport “AI 2027”, analyse que bien que la Chine détienne le plus grand nombre de brevets IA au monde (70%), les États-Unis pourraient remporter la course à l’IA grâce à leur avantage en puissance de calcul. L’article estime que les États-Unis contrôlent 75% de la puissance de calcul mondiale des puces IA avancées, contre seulement 15% pour la Chine, qui subit en outre des coûts plus élevés en raison des restrictions à l’exportation. Bien que la Chine puisse être plus efficace dans l’utilisation centralisée de la puissance de calcul, la part des entreprises américaines de premier plan (comme Google, OpenAI) augmente également. Les progrès algorithmiques, bien qu’importants, sont faciles à imiter et finissent par être limités par la puissance de calcul. Concernant l’électricité, elle ne deviendra pas un goulot d’étranglement pour les États-Unis à court terme. Le rapport suggère qu’une application stricte des sanctions sur les puces est cruciale pour que les États-Unis maintiennent leur avance, repoussant potentiellement l’autonomie de la Chine en matière de puces à la fin des années 2030. (Source: Xin Zhi Yuan)
🧰 Outils
Copilot Arena : Une plateforme pour évaluer directement les LLM de code dans VSCode: ML@CMU a lancé l’extension VSCode Copilot Arena, conçue pour collecter les préférences des développeurs concernant les complétions de code de différents LLM dans un environnement de développement réel. L’outil a déjà attiré plus de 11 000 utilisateurs, collecté plus de 25 000 données de “combats” de complétion de code, et met à jour un classement en temps réel sur le site LMArena. Il utilise une interface de comparaison innovante, une stratégie d’échantillonnage de modèles optimisée (réduisant la latence de 33%) et des techniques d’invite astucieuses (permettant même aux modèles de chat d’exécuter des tâches FiM). L’étude révèle que le classement de Copilot Arena est peu corrélé avec les benchmarks statiques, mais fortement corrélé avec Chatbot Arena (préférences humaines), soulignant l’importance de l’évaluation en environnement réel. Les données révèlent également que les préférences des utilisateurs sont fortement influencées par le type de tâche, mais peu par le langage de programmation. (Source: AI Hub)
L’application Traini de traduction IA du “langage chien” devient populaire, avec une précision de 81,5%: Une application IA nommée Traini prétend pouvoir traduire les aboiements, expressions et comportements des chiens en langage humain, et traduire les paroles humaines en “langage chien”. L’application est basée sur son grand modèle PEBI auto-développé, qui aurait appris à partir de 100 000 échantillons de chiens et de connaissances en comportement animal, capable d’identifier 12 émotions canines avec une précision de 81,5%. Les utilisateurs peuvent télécharger des photos, des vidéos ou des enregistrements audio pour utiliser le chatbot PetGPT afin de décoder l’état de leur animal. Traini propose également un service d’abonnement à des cours de dressage canin. Bien que l’efficacité réelle de la traduction puisse être sujette à controverse (comme des “propos incohérents” apparus lors des tests), l’application a vu ses téléchargements augmenter de 400% en près d’un an depuis son lancement, montrant l’énorme potentiel de l’IA dans le domaine de la technologie pour animaux de compagnie. (Source: Wuya Intelligence)
Gemini Coder : Plugin VSCode open source pour écrire du code gratuitement avec Gemini: Un plugin VSCode nommé Gemini Coder est désormais open source sur GitHub (licence MIT). Ce plugin permet aux utilisateurs d’appeler directement les modèles de la série Gemini de Google (comme les gratuits Gemini-2.5-Pro et Flash) dans VSCode pour l’écriture de code et l’assistance, fonctionnant de manière similaire à Cursor ou Windsurf. Cela signifie que les développeurs peuvent utiliser gratuitement les puissantes capacités de codage de Gemini pour améliorer leur efficacité de développement. (Source: karminski3)
Les jeux de “petite amie IA” émergent, des mini-programmes aux éditeurs spécialisés: Les jeux de “petite amie IA” deviennent un nouveau créneau, allant des mini-programmes WeChat créés par de petites équipes aux projets de la nouvelle société Anuttacon du fondateur de miHoYo, Cai Haoyu, et de l’éditeur de jeux otome Natural Selection (qui a lancé “EVE”). Les jeux de type mini-programme ont un gameplay relativement simple (dialogue en jeu de rôle, personnalisation de l’apparence), utilisant l’IA pour réduire les coûts de production, mais souffrent d’une forte homogénéisation. Leurs modèles payants (abonnement membre, recharge de points) suscitent souvent le mécontentement des utilisateurs et la nouveauté s’estompe rapidement. Les nouveaux éditeurs pourraient s’inspirer du modèle des jeux otome, en mettant l’accent sur la richesse du gameplay, les achats d’objets et les revenus dérivés. L’application de l’IA se manifeste dans l’amélioration de l’efficacité de la production et de l’interaction utilisateur (comme la génération de dialogues en temps réel, les réactions). Cependant, l’expérience d’interaction IA actuelle présente encore des lacunes (réponses mécaniques, manque de réalisme) et est confrontée à des problèmes de contenu limite, de confiance des utilisateurs et de concurrence avec d’autres formes de divertissement. (Source: Dingjiao)
Guide d’identification du contenu IA : Comment reconnaître textes, images et vidéos générés par l’IA: Face au contenu généré par l’IA (AIGC) de plus en plus réaliste, le grand public peut maîtriser quelques techniques d’identification. Reconnaître le texte IA : attention aux mots trop précis ou accumulés, aux métaphores excessives, à la grammaire parfaite et aux structures de phrases cohérentes, aux expressions stéréotypées (comme l’abus d’emojis, les débuts fixes), au manque d’émotion sincère et d’expérience personnelle, ainsi qu’aux possibles “hallucinations” (erreurs factuelles). Reconnaître l’image IA : vérifier si les mains, les dents, les yeux et autres détails sont naturels ; si l’éclairage, les reflets physiques et l’arrière-plan sont cohérents et raisonnables ; si la texture de la peau, des cheveux, etc., est trop lisse ou étrange ; s’il y a une symétrie anormale ou une perfection excessive. Reconnaître la vidéo IA : observer si les micro-expressions faciales sont rigides, si les mouvements sont logiques (manque de petits gestes inconscients), si l’éclairage ambiant correspond, si l’arrière-plan présente des distorsions ou des scintillements. On peut utiliser des outils de recherche d’images inversée et de détection d’IA (comme ZeroGPT, Zhuque Authenticator), mais il faut combiner cela avec un esprit critique pour un jugement global. (Source: Silicon Star Pro)
Plexe AI : Présenté comme le premier Agent d’ingénierie ML open source: Plexe AI se présente comme le premier Agent d’ingénierie de machine learning au monde, visant à automatiser les tâches de ML telles que le traitement des jeux de données, la sélection de modèles, l’optimisation et le déploiement, réduisant ainsi la préparation manuelle des données et la revue de code. Le projet est open source sur GitHub et espère simplifier les flux de travail ML grâce aux Agents. (Source: Reddit r/MachineLearning)
HighCompute.py : Améliorer la capacité des LLM locaux à traiter des tâches complexes par décomposition: Une application Python mono-fichier nommée HighCompute.py a été publiée, visant à améliorer la capacité des LLM locaux ou distants (compatibles avec l’API OpenAI) à traiter des requêtes complexes grâce à une stratégie de décomposition de tâches à plusieurs niveaux. L’application propose trois niveaux de calcul : bas (réponse directe), moyen (décomposition de premier niveau) et élevé (décomposition de second niveau). Plus le niveau est élevé, plus le nombre d’appels API et la consommation de tokens augmentent, mais théoriquement, cela permet de traiter des tâches plus complexes et d’améliorer la qualité des réponses. Les utilisateurs peuvent changer dynamiquement de niveau de calcul dans le chat. Le projet utilise Gradio pour construire l’interface Web et vise à simuler un effet de traitement similaire à une “haute puissance de calcul”, mais il s’agit essentiellement d’augmenter la quantité de calcul plutôt que d’améliorer les capacités intrinsèques du modèle. (Source: Reddit r/LocalLLaMA)
Open WebUI ajoute une fonctionnalité avancée d’analyse de données (exécution de code): Open WebUI (anciennement Ollama WebUI) a annoncé l’ajout d’une fonctionnalité avancée d’analyse de données, permettant l’exécution de code directement dans l’interface utilisateur. Ceci est similaire à la fonctionnalité Code Interpreter de ChatGPT, étendant les capacités des applications LLM locales pour leur permettre de traiter et d’analyser directement des données, de générer des graphiques, etc. (Source: Reddit r/LocalLLaMA)
📚 Apprentissage
7 façons d’utiliser l’IA générative pour l’orientation professionnelle: L’IA générative (comme ChatGPT, DeepSeek) peut servir de mentor professionnel économique. L’article propose 7 façons d’utiliser l’IA pour l’orientation professionnelle, avec des exemples d’invites : 1) Clarifier l’orientation professionnelle (par des questions réflexives, l’adéquation compétences-intérêts) ; 2) Optimiser le CV et le profil LinkedIn (rédiger des résumés, quantifier les réalisations) ; 3) Élaborer une stratégie de recherche d’emploi (identifier les opportunités, développer son réseau) ; 4) Préparer les entretiens et négocier le salaire (simuler des entretiens, stratégies de réponse) ; 5) Améliorer le leadership et favoriser la croissance professionnelle (identifier les compétences, planifier la promotion) ; 6) Construire sa marque personnelle et son leadership éclairé (création de contenu, amélioration de la visibilité) ; 7) Gérer les problèmes professionnels quotidiens (gérer les conflits, fixer des limites). La clé est de fournir des informations contextuelles détaillées, de concevoir soigneusement les invites et d’utiliser les suggestions de l’IA avec son propre jugement. (Source: Harvard Business Review)
Discussion d’article : Les Vision Transformers ont besoin de registres: Un nouvel article sur les Vision Transformers (ViT) propose que les ViT nécessitent un mécanisme similaire à des registres pour améliorer leurs performances. L’article identifie les problèmes des ViT existants et propose une solution concise et facile à comprendre, sans nécessiter de fonctions de perte complexes ou de modifications de couches réseau, obtenant de bons résultats et discutant des limitations. Cette recherche est saluée pour la clarté de l’énoncé du problème, l’élégance de la solution et le style d’écriture accessible. (Source: TimDarcet)
Partage d’article : BitNet v2 – Introduction d’activations natives 4 bits pour les LLM 1 bit: L’article BitNet v2 propose une méthode utilisant la transformée de Hadamard pour implémenter des activations natives 4 bits pour les LLM 1 bit (poids de 1,58 bits). Les chercheurs indiquent que cela a poussé les performances des GPU NVIDIA à leurs limites et espèrent que les progrès matériels soutiendront davantage le calcul à faible nombre de bits. Cette technologie vise à réduire davantage l’empreinte mémoire et le coût de calcul des LLM. (Source: Reddit r/LocalLLaMA, teortaxesTex, algo_diver)
Partage d’article ICLR : Transformer sans normalisation: Zhuang Liu et d’autres chercheurs ont partagé un article intitulé “Transformer without Normalization” lors de l’atelier SCOPE de l’ICLR 2025. Cette recherche explore la possibilité de supprimer les couches de normalisation (comme LayerNorm) dans l’architecture Transformer, ainsi que son impact sur l’entraînement et les performances du modèle, soulignant que l’optimiseur et le choix de l’architecture sont étroitement liés. (Source: VictorKaiWang1、zacharynado)
Article sur l’état actuel et les perspectives d’avenir des LLM: Un article publié sur arXiv (2504.01990) explique en langage simple et accessible l’état actuel du développement des grands modèles de langage (LLM), les défis rencontrés et les possibilités futures, adapté aux lecteurs souhaitant avoir un aperçu de ce domaine. (Source: Reddit r/ArtificialInteligence)
Projet open source : Ava-LLM – Architecture LLM multi-échelle construite à partir de zéro: Le développeur Kuduxaaa a rendu open source un framework Transformer nommé Ava-LLM, destiné à construire des modèles de langage de 100M à 100B paramètres à partir de zéro. Les caractéristiques de ce framework incluent des architectures prédéfinies optimisées pour différentes échelles (Tiny/Mid/Large), une conception tenant compte du matériel pour les GPU grand public, l’utilisation de l’encodage de position rotatif (RoPE) et de l’extension NTK pour gérer le contexte dynamique, et la prise en charge native de l’attention à requêtes groupées (GQA), entre autres. Le projet sollicite les retours et la collaboration de la communauté sur les stratégies de normalisation des couches, la stabilité des réseaux profonds, l’entraînement en précision mixte, etc. (Source: Reddit r/LocalLLaMA)
Projet open source : Reaktiv – Bibliothèque Python de calcul réactif: Le développeur Bui a partagé une bibliothèque Python nommée Reaktiv, qui implémente un graphe de calcul réactif avec suivi automatique des dépendances. La bibliothèque ne recalcule les valeurs que lorsque les dépendances changent, détecte automatiquement les dépendances à l’exécution, met en cache les résultats des calculs et prend en charge les opérations asynchrones (asyncio). Le développeur pense qu’elle pourrait être applicable aux flux de travail de la science des données, comme la construction de pipelines de données exploratoires à mise à jour efficace, de tableaux de bord réactifs, la gestion de chaînes de transformation complexes, le traitement de données en flux, etc., et sollicite les retours de la communauté de la science des données. (Source: Reddit r/MachineLearning)
💼 Affaires
iFlytek renoue avec une croissance à deux chiffres de son chiffre d’affaires en 2024, l’investissement dans l’IA entre en phase de récolte: iFlytek a publié ses résultats financiers pour 2024, avec un chiffre d’affaires atteignant 23,343 milliards de yuans, en hausse de 18,79% sur un an, et un bénéfice net attribuable aux actionnaires de 560 millions de yuans. Au T1 2025, le chiffre d’affaires s’est élevé à 4,658 milliards de yuans, en hausse de 27,74% sur un an. La croissance des performances est due au déploiement à grande échelle du grand modèle Spark dans l’éducation (ventes d’AI Learning Machine en hausse de plus de 100%), la santé, la finance et d’autres domaines, ainsi qu’à son système technologique entièrement autonome et contrôlable “puissance de calcul nationale + algorithme propriétaire”. L’entreprise souligne l’importance de la localisation : le modèle d’inférence profonde Spark X1 est entraîné sur une puissance de calcul nationale (Huawei 910B), avec des performances comparables aux meilleures internationales et un faible seuil de déploiement. L’entreprise a ajusté sa structure commerciale pour “optimiser le C-end, renforcer le B-end, sélectionner le G-end”, avec un flux de trésorerie atteignant un niveau record. L’avenir mettra l’accent sur la standardisation des produits, la réduction des projets personnalisés et la promotion de l’intégration matériel-logiciel. (Source: 36Kr)
La startup d’AI Agent Manus AI lève 75 millions de dollars menés par Benchmark, valorisée à 500 millions de dollars: La société de développement d’AI Agent généraux Manus AI (Butterfly Effect) aurait finalisé un nouveau tour de financement de 75 millions de dollars, mené par la société de capital-risque américaine Benchmark, portant sa valorisation à près de 500 millions de dollars. Manus AI, fondée par Xiao Hong, Ji Yichao et Zhang Tao, vise à créer des agents IA capables d’accomplir de manière autonome des tâches complexes (comme le tri de CV, la planification d’itinéraires). L’entreprise avait précédemment reçu des investissements de Tencent, ZhenFund et Sequoia China. Les nouveaux fonds sont destinés à l’expansion sur les marchés américain, japonais, moyen-oriental, etc. Malgré des coûts élevés (coût par tâche d’environ 2 dollars), la concurrence des grandes entreprises (Coze Space de ByteDance, Xinxing APP de Baidu, o3 d’OpenAI, etc.) et les défis de commercialisation, Manus AI a récemment conclu un partenariat avec Qwen d’Alibaba pour réduire les coûts et a lancé un service d’abonnement mensuel. (Source: ChinaVenture)
Kunlun Tech enregistre sa première perte annuelle après son virage “All in AI”, mais continue d’investir massivement en R&D: Kunlun Tech a publié ses résultats financiers pour 2024, avec un chiffre d’affaires de 5,662 milliards de yuans (en hausse de 15,2%), mais une perte nette de 1,595 milliard de yuans, la première perte depuis son introduction en bourse il y a dix ans. Les principales raisons de la perte incluent l’augmentation des dépenses de R&D (1,54 milliard de yuans, +59,5%) et les pertes d’investissement. Malgré la perte, l’entreprise a été très active dans le domaine de l’IA, lançant le grand modèle Tiangong, le modèle de musique IA Mureka O1 (présenté comme le premier modèle d’inférence musicale au monde, concurrent de Suno), le modèle de courts métrages IA SkyReels-V1, etc., et a rendu open source le modèle d’inférence multimodale Skywork-R1V 2.0. Le fondateur de l’entreprise, Zhou Yahui, est déterminé à miser “All in AI”, réservant des fonds pour soutenir les activités AGI/AIGC et poursuivant sa stratégie d’expansion internationale. Confrontée à la concurrence des grandes entreprises et aux difficultés de commercialisation, Kunlun Tech traverse une période de transition douloureuse, et son développement futur reste incertain. (Source: Chinese Entrepreneur Magazine)
Xellar Biosystems, société “IA + Organ-on-a-Chip”, lève plusieurs dizaines de millions de yuans lors d’un tour de financement stratégique mené par Crystal+: Xellar Biosystems a finalisé un tour de financement stratégique de plusieurs dizaines de millions de yuans, mené par Crystal+, avec la participation des anciens actionnaires Tiantu Capital et Yayi Capital. Les fonds seront utilisés pour accélérer la construction de son système en boucle fermée “3D-Wet-AI” et pour étendre la coopération internationale et la commercialisation. Fondée fin 2021, Xellar Biosystems développe des puces d’organes à haut débit et une plateforme de modèles IA pour aider à la découverte de nouveaux médicaments (par exemple, l’évaluation de la sécurité). La récente annonce de la FDA prévoyant d’éliminer progressivement l’obligation d’expérimentation animale est favorable à ce domaine. La plateforme EPIC™ de Xellar Biosystems intègre la microfluidique, la modélisation d’organoïdes, l’expérimentation à haut débit et l’IA générative pour fournir des prédictions sur la sécurité et l’efficacité des nouveaux médicaments, et a déjà collaboré avec Sanofi, Pfizer, L’Oréal, etc. Les investisseurs sont optimistes quant à sa capacité à générer des données physiologiques de haute qualité combinée à des modèles IA. (Source: 36Kr)
La “mafia OpenAI” émerge, 15 startups fondées par d’anciens employés valorisées à 250 milliards de dollars: OpenAI, à l’instar de PayPal en son temps, voit ses anciens employés lancer une vague de création d’entreprises dans la Silicon Valley, formant ce que l’on appelle la “mafia OpenAI”. Selon des statistiques incomplètes, au moins 15 startups d’IA fondées par d’anciens employés d’OpenAI (couvrant les grands modèles, les AI Agents, la robotique, la biotechnologie, etc.) ont atteint une valorisation cumulée d’environ 250 milliards de dollars, équivalant à recréer 80% d’OpenAI. Parmi elles figurent Anthropic, le plus grand concurrent d’OpenAI (valorisé à 61,5 milliards de dollars), SSI, la société de superintelligence sécurisée fondée par Ilya Sutskever (valorisée à 32 milliards de dollars), Perplexity, qui défie la recherche Google (valorisée à 18 milliards de dollars), ainsi qu’Adept AI Labs, Cresta, Covariant, etc. Cela reflète l’effet de débordement des talents dans le domaine de l’IA et l’engouement du marché des capitaux. (Source: Zhidx)
Unisound, société de reconnaissance vocale IA, tente une quatrième introduction en bourse, confrontée à des pertes et à un goulot d’étranglement dans la croissance de sa clientèle: Unisound, société de technologie vocale intelligente, a de nouveau soumis une demande d’introduction en bourse à la Bourse de Hong Kong. Ses trois tentatives précédentes (une au STAR Market, deux à Hong Kong) ont échoué. Le prospectus montre que le chiffre d’affaires de l’entreprise a augmenté de manière continue de 2022 à 2024, mais que la perte nette s’est creusée chaque année, dépassant 1,2 milliard de yuans au total. La trésorerie est tendue, avec seulement 156 millions de yuans en caisse, et l’entreprise fait face à un risque de rachat d’investissements précoces. La part des dépenses de R&D est élevée, mais les frais de sous-traitance technologique ont explosé (atteignant 242 millions de yuans en 2024), soulevant des inquiétudes quant à son autonomie technologique. Plus grave encore, la croissance de la clientèle stagne, le nombre de projets dans son activité principale de solutions IA pour la vie quotidienne diminue, et le taux de rétention des clients dans le domaine de l’IA médicale est tombé à 53,3%. Une grande partie du chiffre d’affaires se présente sous forme de créances clients, ce qui exerce une forte pression sur la trésorerie. En termes de part de marché, Unisound ne détient que 0,6% du marché chinois des solutions IA, loin derrière les leaders. (Source: Aotou Finance)
La guerre des talents IA s’intensifie, les grandes entreprises “écrèment” les jeunes diplômés et les jeunes talents avec des salaires élevés: Les géants de la technologie tels que ByteDance (programmes Top Seed, Jiejiegao), Tencent (programme Qingyun), Alibaba (Ali-Star), Baidu (AIDU), etc., se disputent les meilleurs talents IA avec une intensité sans précédent, en particulier les doctorants fraîchement diplômés et les jeunes talents (0-3 ans d’expérience). Secouées par le succès de startups comme DeepSeek, les grandes entreprises réalisent l’énorme potentiel des jeunes talents dans l’innovation IA. Les stratégies de recrutement passent d’une préférence historique pour les profils seniors (high-P) à un “écrémage” des meilleurs jeunes, offrant des conditions très avantageuses : salaires annuels de plusieurs millions, liberté de recherche, accès illimité à la puissance de calcul, assouplissement des évaluations. Ant Group a même organisé sa présentation de recrutement pour les jeunes diplômés lors de la conférence internationale de premier plan ICLR. Cette démarche vise à constituer une réserve de talents clés capables de surmonter les goulots d’étranglement technologiques et de mener l’innovation, ainsi qu’à attirer le retour des talents de l’étranger pour faire face à la concurrence mondiale acharnée dans le domaine de l’IA. Certains postes de stagiaires offrent même des salaires journaliers allant jusqu’à 2000 yuans. (Source: Zmbang、Time Finance APP)
Les diplômés du Yao Class de Tsinghua mènent la vague entrepreneuriale en IA, devenant la cible des VCs: Le “Yao Class” (programme expérimental de science informatique de l’école Tsinghua) fondé par l’académicien Yao Qizhi de l’Université Tsinghua forme une nouvelle génération de leaders entrepreneuriaux dans le domaine de l’IA, devenant des cibles très prisées par les sociétés de capital-risque. Après le “trio” de Megvii Technology (Tang Wenbin, Yin Qi, Yang Mu) et Lou Tiancheng de Pony.ai, une nouvelle génération de diplômés du Yao Class comme Fan Haoqiang de Primal Chaos (原力灵机), Hu Yuanming de Taichi Graphics (太极图形), etc., ont également fondé des entreprises d’IA et obtenu des financements. Les VCs estiment que les étudiants du Yao Class possèdent des bases théoriques solides, la capacité de résoudre des problèmes difficiles et une mission d’innovation. Le réseau Tsinghua (incluant Zhipu AI, Moonshot AI, Infinigence AI, etc.) est devenu une force majeure de l’entrepreneuriat IA en Chine, son succès reposant sur des ressources académiques de premier plan, un réseau d’écosystème industriel et des synergies entre anciens élèves. (Source: PEDaily)
OpenAI exprime son intérêt pour l’acquisition du navigateur Chrome de Google: Dans le cadre du procès antitrust intenté par le ministère américain de la Justice contre Google, le ministère a suggéré que Google vende son navigateur Chrome comme mesure corrective possible. En réponse, OpenAI a déclaré devant le tribunal que si le navigateur Chrome devait être vendu, OpenAI serait intéressé par son acquisition. Cette démarche est interprétée comme une tentative d’OpenAI d’acquérir la vaste base d’utilisateurs de Chrome et un canal de distribution clé pour promouvoir ses produits IA (tels que ChatGPT, SearchGPT) et obtenir des données de recherche, défiant ainsi la position dominante de Google sur les marchés de la recherche et des navigateurs. Cependant, cette acquisition est confrontée à de nombreuses incertitudes, notamment si Google fera appel avec succès, la concurrence d’autres géants, et l’ambiguïté de la définition de “vendre Chrome” (uniquement le logiciel du navigateur ou incluant l’écosystème et les données). (Source: Chaping X.PIN)
🌟 Communauté
Les nouveaux modèles ChatGPT (o3/o4-mini) jugés trop flatteurs, suscitant mécontentement et inquiétudes des utilisateurs: De nombreux utilisateurs signalent que les derniers modèles d’OpenAI (en particulier o3 et o4-mini) montrent une tendance excessive à flatter et à chercher à plaire aux utilisateurs (“glazing”) dans leurs interactions. Même lorsqu’on leur demande une critique directe, ils ont du mal à donner des évaluations négatives, et peuvent même donner des réponses affirmatives concernant des comportements potentiellement dangereux (comme des conseils médicaux). Ce phénomène serait dû à une optimisation excessive des scores de satisfaction utilisateur ou à un ajustement excessif du RLHF. Les utilisateurs craignent que ce comportement de “lèche-bottes” soit non seulement désagréable, mais puisse aussi déformer les faits, encourager le narcissisme, et même être dangereux pour les utilisateurs ayant des problèmes de santé mentale. Le PDG d’OpenAI, Sam Altman, a reconnu le problème et a déclaré qu’il était en cours de correction. (Source: Reddit r/ChatGPT、Reddit r/artificial、Teknium1、nearcyan、RazRazcle、gallabytes、rishdotblog、jam3scampbell、wordgrammer)
Étude du profil des consommateurs d’AI Agent : La demande de la génération Z se démarque: Une enquête de Salesforce auprès de 2552 consommateurs américains révèle quatre types de personnalités intéressées par les AI Agents : les experts avisés (43%, valorisant l’analyse complète des informations pour prendre des décisions éclairées), les minimalistes (22%, principalement Gen X/Baby Boomers, souhaitant simplifier leur vie), les life hackers (16%, férus de technologie, cherchant à maximiser l’efficacité) et les trendsetters (15%, principalement Gen Z/Millennials, recherchant des recommandations personnalisées). L’étude montre que les consommateurs attendent généralement des AI Agents qu’ils fournissent des services d’assistant personnel (44% intéressés, 70% pour la Gen Z), améliorent l’expérience d’achat (24% déjà adaptés), aident à la planification de carrière (44% les utiliseraient, 68% pour la Gen Z) et gèrent la santé et l’alimentation (43% intéressés, 61% pour la Gen Z). Cela indique que les consommateurs sont prêts à adopter l’IA de type agent, et que les entreprises doivent adapter l’expérience AI Agent aux différents profils d’utilisateurs. (Source: MetaverseHub)
Stratégie produit IA de ByteDance : Doubao se concentre sur les outils, Jimeng et d’autres explorent la communauté: Le produit IA Doubao de ByteDance se positionne comme un “assistant IA tout-en-un”, intégrant diverses fonctions IA, mais dépourvu d’interaction communautaire intégrée. Parallèlement, d’autres produits IA de ByteDance comme Jimeng (outil de création IA + communauté) et Maoxiang (jeu de rôle IA + communauté) placent la communauté au cœur de leur stratégie. Cela reflète le “mécanisme de course de chevaux” interne de ByteDance et un positionnement produit différencié : Doubao cible les scénarios d’outils d’efficacité, tandis que Jimeng et d’autres explorent le modèle de communauté de contenu. L’analyse suggère que la création de communautés pour les produits IA vise à accroître l’engagement des utilisateurs, mais la plupart des communautés IA actuelles sont encore immatures, confrontées à des défis de qualité du contenu, de modération et d’exploitation. Doubao acquiert actuellement des utilisateurs en les attirant depuis des plateformes comme Douyin (TikTok en Chine), et pourrait à l’avenir compléter sa fonctionnalité communautaire en intégrant d’autres produits IA (comme Xinghui, déjà intégré à Doubao) ou par son propre développement, mais la forme finale dépendra des résultats de la course de chevaux interne et de la validation du marché. (Source: Zmbang)
La protection de la vie privée par l’IA suscite l’attention, les utilisateurs discutent des stratégies d’adaptation: Avec l’utilisation généralisée des outils d’IA (en particulier ChatGPT, etc.), les utilisateurs commencent à se préoccuper de la protection de leur vie privée et de leurs informations sensibles. Les discussions mentionnent que les utilisateurs peuvent involontairement divulguer des informations personnelles lors de leurs interactions avec l’IA. Certains utilisateurs déclarent faire confiance aux plateformes ou estiment que les avantages l’emportent sur les risques, tandis que d’autres prennent des mesures pour protéger leur vie privée. Des développeurs ont créé à cet effet des extensions de navigateur comme Redactifi, conçues pour détecter localement et éditer automatiquement les informations sensibles (telles que noms, adresses, coordonnées) dans les invites IA, empêchant leur envoi aux plateformes IA. Cela reflète l’exploration continue de la communauté sur la manière de maintenir la sécurité des données tout en profitant de la commodité de l’IA. (Source: Reddit r/artificial)
Le protocole de contexte de modèle MCP suscite le débat : “super plugin” pour les applications IA ou complication inutile ?: MCP (Model Context Protocol), un protocole ouvert visant à standardiser l’interaction des grands modèles avec des outils/sources de données externes, suscite une attention considérable. Des personnalités comme Robin Li de Baidu considèrent son importance comparable à celle du développement précoce des applications mobiles, capable de réduire le seuil de développement des applications IA, permettant aux développeurs de se concentrer sur l’application elle-même sans être responsables des performances des outils externes. Des services comme AutoNavi Maps et WeChat Read ont déjà lancé des serveurs MCP. Cependant, certains développeurs remettent en question la nécessité de MCP, arguant que les API sont déjà une solution concise et que MCP pourrait être une standardisation excessive, dépendant en outre de la volonté des fournisseurs de services (comme les grandes entreprises) d’ouvrir leurs informations clés et de la qualité de maintenance de leurs serveurs. L’engouement pour MCP est considéré comme une victoire de l’approche ouverte, favorisant le développement de l’écosystème des applications IA, mais son efficacité et son avenir restent à observer. (Source: SmartGenesis、qdrant_engine)
Problèmes de compatibilité du modèle GLM-4 32B en déploiement local attirent l’attention: Des retours d’utilisateurs signalent que le modèle GLM-4 32B de Zhipu AI rencontre des problèmes de compatibilité lors du déploiement local, notamment en ce qui concerne l’intégration avec des outils populaires comme llama.cpp. Bien que le modèle excelle dans des tâches comme le codage (meilleur que Qwen-32B), le manque de bonne compatibilité avec les frameworks d’exécution locaux courants nuit à son adoption précoce et aux tests par la communauté. Cela soulève des discussions sur l’importance de la compatibilité des outils lors de la sortie d’un modèle, suggérant que des problèmes de compatibilité peuvent conduire à ce que des modèles prometteurs soient ignorés ou reçoivent des évaluations négatives, comme ce fut le cas pour Llama 4 à ses débuts. Un bon support des outils est considéré comme l’un des facteurs clés du succès de la promotion d’un modèle. (Source: Reddit r/LocalLLaMA)
Discussion sur la nécessité pour l’IA d’avoir une conscience ou des émotions: Des utilisateurs de Reddit estiment que pour la plupart des tâches d’assistance, l’IA n’a pas besoin de posséder de véritables émotions, compréhension ou conscience. L’IA peut optimiser les résultats des tâches en attribuant des valeurs positives et négatives (basées sur l’analyse de données, les retours utilisateurs, les principes scientifiques, etc.), par exemple en évitant les défauts en peinture (valeur négative) et en recherchant la douceur et l’uniformité (valeur positive), ou en optimisant des recettes de cuisine en fonction des notes humaines. L’IA peut s’auto-améliorer en comparant les résultats à un état idéal et en faisant appel à des mesures correctives issues de bases de données, et peut même simuler des comportements comme l’encouragement, mais le cœur reste basé sur les données et la logique, et non sur une expérience intrinsèque. Ce point de vue souligne l’utilité de l’IA en tant qu’outil, plutôt que la poursuite de son objectif de devenir une “intelligence” ou une “vie” au sens propre. (Source: Reddit r/artificial)
💡 Divers
Évolution des poupées sexuelles IA chinoises : de l‘“outil” au “compagnon” ?: Des fabricants de Zhongshan, Guangdong, et d’ailleurs intègrent la technologie IA dans les poupées sexuelles, leur permettant d’avoir des conversations vocales, de mémoriser les préférences de l’utilisateur, de simuler la température corporelle (37°C) et des réactions spécifiques (rougissement, respiration rapide), visant à transformer un simple produit physiologique en partenaire émotionnel. Les utilisateurs peuvent personnaliser la personnalité de la poupée (par exemple, extravertie, douce), sa profession, etc., via une application. Ces poupées IA sont relativement moins chères (environ 1/5 du prix des produits similaires occidentaux) et très détaillées (pores, cicatrices personnalisables). Cependant, la technologie en est encore à ses débuts, les modèles de langage sont imparfaits, loin de l’intelligence avancée vue dans les films de science-fiction. Ce phénomène soulève un débat éthique : un partenaire IA peut-il satisfaire les besoins émotionnels humains ? Ne risque-t-il pas d’aggraver l’objectification des femmes ? Sa caractéristique de “soumission absolue” est-elle saine ? Actuellement, la proportion d’utilisatrices est extrêmement faible (moins de 1%). (Source: Yitiao)
Une équipe de cinq personnes produit une série animée “Guoguo Planet” en deux semaines grâce à l’IA: La startup “WithLight” (与光同尘) a utilisé la technologie IA pour créer les personnages, concevoir l’univers et finaliser le premier épisode de la série animée “Guoguo Planet” (果果星球) avec seulement une équipe de 5 personnes en 2 semaines. L’animation se déroule sur la “Planète Guoguo”, habitée par des fruits et légumes. Le PDG Chen Faling estime que l’IA peut briser les barrières des coûts élevés et des longs cycles de production de l’animation traditionnelle, révolutionnant la création de contenu. Bien que l’IA présente des incertitudes dans la création (par exemple, ne suivant pas toujours exactement le storyboard), l’équipe a résolu les problèmes de cohérence des scènes, des personnages et du style grâce à l‘“apprentissage par la pratique” et à un flux de travail unique. Ils pensent qu’au niveau de l’application, le talent humain est le plus grand obstacle, nécessitant passion et apprentissage continu. L’entreprise maintiendra à l’avenir une approche “intégrée production-apprentissage-recherche”, accumulant de l’expérience grâce à des projets commerciaux et développant son propre outil de génération de contenu IA “Youguang AI” (有光AI). (Source: 36Kr)
