Journal de 20 h · 15 octobre

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Meta cherche à rentabiliser ses investissements dans l’intelligence artificielle en rendant l’un de ses nouveaux modèles téléchargeable et modifiable par les développeurs, tout en gardant fermée sa technologie la plus avancée, selon Bloomberg.

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Meta publie aussi Muse Spark Open, un modèle à poids ouverts qu’elle présente comme son modèle ouvert le plus puissant développé aux États-Unis, d’après Axios. Apple et Meta l’ont fait fonctionner localement sur 2 ou 4 Mac Studios connectés, équipés de puces M5 Ultra et du framework MLX d’Apple. Le modèle compte 816 milliards de paramètres. Meta annonce un téléchargement gratuit, une licence autorisant l’usage commercial et un accès par des fournisseurs cloud et des outils pour développeurs. Selon Alexandr Wang, les deux entreprises travaillent ensemble depuis plusieurs mois, et Daniel Gross, ancien cadre d’Apple désormais chez Meta, a joué un rôle important dans leur rapprochement. L’affirmation sur la puissance du modèle n’a pas été vérifiée indépendamment. La possibilité de réduire le recours aux processeurs graphiques de Nvidia reste toutefois une perspective, pas un résultat démontré.

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Google présente Gemini 4 Argon, un modèle qui crée des simulations d’entraînement robotique à partir d’images ou de croquis, selon The Decoder. Ces simulations permettent aux robots de s’entraîner avant d’effectuer des tâches dans le monde réel. À partir d’une photo de table, Argon a généré 77 tâches et plus de 4 500 épisodes d’entraînement. Sur le robot réel, le taux de réussite est passé de 56 % à 75 %, et le temps d’exécution, de 35 à 24 secondes. Google indique un score de 87 % sur son benchmark ERQA. Les démonstrations suggèrent que le système dépend encore de consignes détaillées et d’une importante intervention humaine. Argon est proposé dans les programmes payants de Google pour développeurs.

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Un journaliste de Frandroid a testé pendant un vol de 11 heures entre San Francisco et Paris une intelligence artificielle chinoise gratuite, exécutée entièrement hors ligne sur un ordinateur portable équipé d’une puce RTX Spark de Nvidia. Sans connexion Internet, l’outil s’est montré utile pour répondre à des questions. Mais il ne remplaçait pas ChatGPT pour l’ensemble des tâches quotidiennes du journaliste. L’autonomie de la batterie a aussi limité l’expérience. Ce test montre donc les possibilités, mais aussi les limites pratiques, d’une intelligence artificielle exécutée localement pendant un long trajet. C’est un retour d’expérience, pas une annonce de produit ou de modèle.

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Google DeepMind rappelle que ProtNLM prédit la fonction des protéines à partir de leur séquence. Selon Google DeepMind, le modèle a aussi attribué des étiquettes fonctionnelles à haute confiance à des millions d’entrées UniProt jusque-là non caractérisées. Google met en avant le potentiel des peptides antimicrobiens, notamment des bactériocines, pour cibler des vulnérabilités bactériennes et contribuer à lutter contre la résistance aux antimicrobiens.

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Black Forest Labs rappelle que FLUX 3 Image Klein permet de générer et de modifier des images à partir de plusieurs références. Ce modèle à poids ouverts accepte jusqu’à 10 images de référence et prend en charge la génération native en 4K. Sa version INT8 peut fonctionner sur des cartes Nvidia GeForce RTX avec au moins 8 gigaoctets de mémoire vidéo.