OpenAI lance o1 et de nouveaux outils pour les développeurs
OpenAI lance o1, ainsi que des améliorations de la Realtime API, une nouvelle méthode de fine-tuning et d'autres nouveautés destinées aux développeurs.
OpenAI lance o1, ainsi que des améliorations de la Realtime API, une nouvelle méthode de fine-tuning et d'autres nouveautés destinées aux développeurs.
OpenAI publie un guide destiné aux équipes produit pour intégrer l'IA dans leurs workflows. Le contenu s'adresse aux équipes produit souhaitant mettre l'IA au travail dans leurs processus.
Morgan Stanley s'appuie sur les evals IA pour façonner l'avenir des services financiers. L'entreprise utilise ces évaluations pour orienter le développement de ses applications IA dans le secteur financier.
Le fine-tuning de la vision de GPT-4o permet de construire des cartes plus intelligentes.
Rox mise entièrement sur OpenAI en combinant son expérience commerciale et son expertise approfondie des LLM avec les modèles d'OpenAI pour transformer chaque vendeur en vendeur du top 1 %.
The Estée Lauder Companies s'appuie sur ChatGPT Enterprise et des GPT personnalisés pour analyser les données consommateurs.
Mistral AI lance la Batch API sur La Plateforme, permettant de traiter des requêtes à haut volume vers les modèles Mistral à un coût inférieur de 50 % à celui d'un appel API synchrone. L'API est disponible pour tous les modèles servis sur La Plateforme, avec une limite de 1 million de requêtes en cours par workspace, et arrive bientôt chez les partenaires cloud. Les cas d'usage incluent l'analyse de sentiment, la summarisation et traduction de documents en masse, les embeddings vectoriels et l'étiquetage de données.
Promega a déployé ChatGPT à grande échelle selon une approche descendante pour accélérer ses activités de fabrication.
OpenAI et Decagon proposent un support client entièrement automatisé à grande échelle. L'annonce met en avant des performances élevées pour ce service de support client.
Hugging Face annonce le lancement de Hugging Face Generative AI Services (HUGS).
Hugging Face publie Transformers.js v3, qui ajoute le support WebGPU (jusqu'à 100x plus rapide que WASM).
Motif de la recommandation :L'annonce détaille le support WebGPU, les nouveaux formats de quantification et la compatibilité multi-runtimes, ce qui aide à évaluer l'exécution de modèles dans le navigateur.
Hugging Face déploie son projet Speech-to-Speech (S2S) sur Inference Endpoints via une image Docker personnalisée.
dottxt et Hugging Face annoncent la publication d'outlines-core, un portage en Rust des algorithmes centraux d'outlines pour la génération structurée.
Stable Diffusion 3.5 Large (8B) est disponible sur Hugging Face Hub et utilisable avec Diffusers.
Motif de la recommandation :L'article détaille les changements d'architecture de SD3.5 et fournit des exemples de code pour l'inférence, la quantification et l'entraînement LoRA.
Keras prend en charge Llama 3.2 dès le jour de sa sortie, permettant de charger directement les checkpoints Hugging Face au format safetensors.
Hugging Face a confié à Trail of Bits un audit de sécurité indépendant de Gradio.
Motif de la recommandation :L'audit indépendant de Trail of Bits détaille les vulnérabilités corrigées dans Gradio 5, utile pour évaluer la sécurité des applications ML déployées.
AMD dévoile son CPU serveur EPYC de 5e génération (Turin), basé sur l'architecture Zen5.
Hugging Face et Dask permettent de traiter le dataset FineWeb à l'échelle de 211 millions de lignes en parallélisant l'inférence du classifieur FineWeb-Edu sur plusieurs GPU dans le cloud. Le dataset FineWeb contient 15 000 milliards de tokens issus de Common Crawl, soit 432 Go sur disque et environ 715 Go en mémoire répartis sur 250 fichiers Parquet. Dask DataFrame reproduit l'API pandas et gère le calcul out-of-core en découpant les données en chunks, avec écriture distribuée au format Parquet et squash de l'historique des commits via HfApi.
Hugging Face annonce la version stable de Gradio 5.
Motif de la recommandation :L'annonce détaille les améliorations de performance, de design et de streaming de Gradio 5, utile pour juger de son adoption en production.
En 2024, sur 1 500 entreprises d'IA actives dans le monde, 751 sont basées en Chine et 103 s'exportent déjà à l'étranger.
OpenAI annonce le lancement de l'API Realtime, permettant aux développeurs d'intégrer des expériences vocales de bout en bout dans leurs applications.
Motif de la recommandation :L'API Realtime d'OpenAI permet aux développeurs d'intégrer des expériences vocales de bout en bout dans leurs applications.
Altera s'appuie sur GPT-4o pour bâtir un nouvel espace de collaboration entre agents et humains. L'entreprise exploite le modèle d'OpenAI pour faire interagir agents et personnes dans un même environnement de travail.
Le Minnesota's Enterprise Translation Office s'appuie sur ChatGPT pour combler les barrières linguistiques.
Mercado Libre lance Verdi, une plateforme de développement IA propulsée par GPT-4o. La plateforme s'appuie sur le modèle GPT-4o d'OpenAI pour assister les développeurs.
Hugging Face détaille l'optimisation et le déploiement de modèles Transformers sur edge et client via Optimum-Intel et OpenVINO GenAI.
Genmab lance « AI Everywhere » et adopte ChatGPT Enterprise, s'appuyant sur l'engagement d'OpenAI en matière de sécurité et de confidentialité.
Hugging Face explique comment fine-tuner un modèle Llama3 8B existant en quantification extrême 1.58 bit via l'architecture BitNet.
Motif de la recommandation :L'article détaille des astuces concrètes pour fine-tuner un modèle existant en 1.58 bit, avec code et benchmarks, ce qui permet de reproduire la méthode.
OpenAI présente un projet d'utilisation de GPT-4 pour améliorer l'enseignement et l'apprentissage au Brésil. L'initiative vise à exploiter les capacités du modèle pour soutenir les enseignants et les élèves dans le contexte éducatif brésilien.
Hugging Face ajoute une SQL Console directement dans le Hub pour exécuter des requêtes SQL sur les datasets.
Hugging Face a publié la première release candidate d'Accelerate 1.0.0, une bibliothèque d'entraînement distribué utilisée par transformers.
Motif de la recommandation :L'annonce détaille les changements cassants et les nouvelles intégrations de la version 1.0.0, ce qui aide les utilisateurs à évaluer la migration.
Ada exploite GPT-4 pour établir une nouvelle norme de service client. Le service client d'Ada s'appuie sur GPT-4 pour améliorer la qualité de ses interactions avec les utilisateurs.
Hugging Face Transformers prend désormais en charge l'entraînement avec des exemples d'instruction tuning packés sans padding.
Upwork déploie l'IA d'OpenAI pour réunir les membres de ses équipes.
Meta Llama 3.1 405B, le plus grand modèle ouvert de Meta sorti en juillet 2024, peut être déployé sur Vertex AI via un nœud Google Cloud A3 équipé de 8 GPU NVIDIA H100.
Indeed utilise OpenAI pour fournir un matching d'emploi contextuel à ses 350 millions de visiteurs uniques mensuels.
ggml est une bibliothèque de machine learning écrite en C et C++ dédiée à l'inférence Transformer.
Hugging Face annonce une API unifiée d'appel d'outils couvrant plusieurs familles de modèles populaires.
Motif de la recommandation :L'API unifiée d'appel d'outils et les templates de chat permettent de porter le même code entre Mistral, Cohere, NousResearch et Llama, ce qui réduit le travail d'adaptation par modèle.
Rakuten associe ses données aux API d'OpenAI pour exploiter les insights clients et créer de la valeur. L'entreprise s'appuie sur l'IA afin de transformer ses données en informations exploitables pour ses clients.
Mistral AI annonce la possibilité de personnaliser n'importe lequel de ses modèles phares et spécialisés sur La Plateforme.
Motif de la recommandation :Mistral AI expose en détail la personnalisation de modèles, les Agents en alpha et le SDK 1.0, ce qui permet de juger des changements concrets pour les développeurs.
OpenAI annonce l'introduction des Structured Outputs dans l'API, les sorties de modèle respectant désormais de manière fiable les JSON Schemas fournis par les développeurs.
Motif de la recommandation :L'API OpenAI ajoute les Structured Outputs, permettant aux sorties de modèle de respecter les JSON Schemas fournis par les développeurs.