Journal de 9 h · 12 octobre

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SWI Group annonce lundi une augmentation de capital de 800 millions d’euros auprès d’investisseurs institutionnels, sur la base d’une valorisation finale de 6,1 milliards d’euros, selon Unite.AI. Les fonds doivent accélérer le développement de sa plateforme transatlantique d’infrastructures et de calcul pour l’intelligence artificielle. L’opération est réalisée par l’émission de nouvelles actions ordinaires de SWI Capital Holding Ltd., la holding cotée à Euronext Amsterdam et maison mère de SWI Group. Autrement dit, les nouvelles actions sont émises par la société mère, et non directement par SWI Group. L’entreprise présente cette levée de fonds comme un moyen de développer sa plateforme. Elle associe donc un financement apporté par des investisseurs institutionnels à un projet centré sur les infrastructures et les capacités de calcul dédiées à l’intelligence artificielle. La valorisation finale retenue s’élève à 6,1 milliards d’euros. Ce montant sert de base à l’augmentation de capital annoncée, qui représente 800 millions d’euros. Ces deux chiffres décrivent des éléments différents de l’opération : l’un correspond à la valorisation de l’entreprise, l’autre au montant de capitaux levés. La société mère est cotée à Euronext Amsterdam ; c’est elle qui procède à l’émission des actions ordinaires. Le développement visé reste celui d’une plateforme transatlantique d’infrastructures et de calcul pour l’IA.

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Mamba-3 est étudié pour ses rotations dépendantes de l’entrée, que les auteurs interprètent comme une dynamique oscillatoire sous-amortie, selon arXiv. Dans des comparaisons contrôlées, ce régime obtient de meilleurs résultats en suivi d’état ; le préentraînement montre aussi des bénéfices pour la prédiction à long contexte et la généralisation à des séquences plus longues.

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Les formats à entiers algébriques proposent une autre manière de réaliser des calculs compressés en apprentissage automatique, selon arXiv. Les auteurs ramènent les opérations de multiplication-accumulation à l’arithmétique entière et décrivent un moteur de multiplication matricielle pour les accélérateurs modernes. Le choix des entiers peut être adapté aux caractéristiques numériques de chaque application.

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L’intelligence artificielle explicable peut favoriser une confiance excessive dans des prédictions erronées, estiment les auteurs d’un article publié sur arXiv. Ils la présentent plutôt comme un outil de débogage, utile pour obtenir des indications ponctuelles sur les caractéristiques apprises par un modèle. Ils soulignent aussi que simplifier le fonctionnement d’un modèle peut rendre l’explication infidèle à ce fonctionnement.