Entreprises et modèles
Google et DeepMind : l'actualité de l'IA — suivi continu de la série Gemini, du modèle vidéo Veo, des résultats de recherche et de l'écosystème produit.
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Google Research a publié le preprint « Towards a future space-based, highly scalable AI infrastructure system design » et dévoile Project Suncatcher.
Motif de la recommandation :L'article expose le design système, les quatre défis techniques et les données de test des TPU, permettant de comprendre les contraintes réelles du calcul IA dans l'espace.
Google Research présente provably private insights (PPI), un système qui combine LLM.
Motif de la recommandation :Présente un système combinant LLM, confidentialité différentielle et TEE pour analyser l'usage des outils GenAI sans exposer les données individuelles, avec code open source.
Google Research annonce le déploiement d'un aperçu public optionnel du coach santé personnel pour les utilisateurs Fitbit Premium Android aux États-Unis.
Motif de la recommandation :L'article détaille l'architecture multi-agents et le cadre d'évaluation SHARP derrière le coach santé Gemini, utile pour comprendre comment un assistant grand public est construit et validé.
Gemma 3n est désormais pleinement disponible dans l'écosystème open source.
Google publie Gemma 3, un nouveau grand modèle de langage ouvert, présenté comme multimodal, multilingue et doté d'un long contexte.
Google publie PaliGemma 2, une nouvelle série de modèles de vision-langage, annoncée sur le blog de Hugging Face. Le contenu disponible ne fournit pas d'autres détails sur les capacités.
Google élargit la famille Gemma avec trois ajouts : Gemma 2 2B, la version 2,6 milliards de paramètres de Gemma 2 adaptée à une exécution sur appareil.
Motif de la recommandation :L'article détaille les trois ajouts de Google à la famille Gemma et fournit des exemples de code pour l'inférence locale et la génération assistée.
Google a publié Gemma 2, sa nouvelle famille de LLM ouverts, disponible en versions 9B et 27B.
Motif de la recommandation :L'article détaille les choix techniques de Gemma 2 et son intégration dans l'écosystème Hugging Face, utile pour évaluer les compromis de déploiement.
Google publie PaliGemma, une famille de modèles vision-langage open source composée d'un encodeur d'images SigLIP-So400m et d'un décodeur de texte Gemma-2B. Trois types de checkpoints sont disponibles (pré-entraînés, mix et fine-tunés), en résolutions 224x224, 448x448 et 896x896 et en précisions bfloat16, float16 et float32, avec intégration à transformers et à l'implémentation JAX d'origine. Les modèles mix atteignent 46,00 de précision MMVP et 88,00 de précision POPE en 224, tandis que les modèles fine-tunés couvrent des tâches comme VQAv2, COCO Captions, ScienceQA et refcoco.
Motif de la recommandation :Présentation des trois variantes de PaliGemma, de leur architecture SigLIP+Gemma et des scores de benchmarks transférés, utile pour évaluer les modèles vision-langage open source.
Google publie CodeGemma, une famille de modèles ouverts spécialisés dans le code.
Motif de la recommandation :L'article détaille les trois variantes de CodeGemma, leurs formats de prompt et les résultats sur HumanEval, ce qui aide à évaluer l'usage en complétion de code.
Google a publié Gemma, une famille de quatre LLM ouverts disponibles en 2B et 7B paramètres.
Motif de la recommandation :L'article détaille l'intégration complète de Gemma dans l'écosystème Hugging Face, du déploiement à l'affinage, avec des exemples de code exécutables.
