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L’Arabie américaine et saoudienne conclut un contrat d’armement de 127 milliards d’euros lors du premier jour de la visite régionale de Trump.

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Le président américain Donald Trump a entamé une tournée de quatre jours au Moyen-Orient, signant divers accords de coopération avec l’Arabie saoudite.

Lors de sa première rencontre avec le prince héritier Mohammed bin Salman, il a sécurisé un accord de défense de 142 milliards de dollars, combinant des exportations d’équipement militaire contre un investissement saoudien de 20 milliards de dollars dans l’intelligence artificielle américaine.

Trump espère que cela stimulera l’économie des États-Unis, tout en annonçant d’autres accords économiques lors d’une conférence prévue.

La tournée inclut également le Qatar et les Émirats arabes unis, et des négociations sur des ventes d’armes pourraient avoir lieu.

Parallèlement, la décision de Trump de ne pas visiter Israël a suscité des interrogations sur les relations américano-israéliennes, certains analystes suggérant que Trump privilégie les aspects économiques avec les pays du Golfe plutôt que la diplomatie traditionnelle.

Cette absence de communication avec Israël lors de discussions cruciales soulève des inquiétudes quant à la confiance entre les alliés.

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Une nouvelle voie pour optimiser le matériel d’IA : l’extraction de gradient Homodyne en français

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reformule et résume totalement ce texte Une équipe dirigée par le Centre BRAINS pour le calcul inspiré du cerveau de l’Université de Twente a démontré une nouvelle façon d’adapter les matériaux électroniques d’une manière comparable à l’apprentissage automatique.

Leur étude, publiée dans Nature Communications, introduit une méthode d’apprentissage physique qui ne nécessite pas d’algorithmes logiciels tels que la rétropropagation.

La rétropropagation, la méthode d’optimisation popularisée dans les années 1980 par le prix Nobel Geoffrey Hinton et ses collègues, est au cœur de la révolution actuelle de l’IA. avec un minimum de 2 paragraphes

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L’apprentissage guidé permet d’entraîner efficacement des réseaux neuronaux autrefois jugés « impossibles à former ».

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Des chercheurs du CSAIL du MIT ont découvert qu’il est possible d’améliorer l’apprentissage de réseaux neuronaux, même ceux historiquement perçus comme « impossibles à entraîner », grâce à une technique de guidage.

Celle-ci implique une courte phase d’alignement entre les réseaux, ce qui permet une performance accrue même pour des architectures traditionnellement jugées inadaptées aux défis contemporains.

Cette innovation souligne l’importance d’un soutien ajusté dans l’entraînement des modèles, ouvrant la voie à des applications plus larges et plus efficaces des réseaux neuronaux.

Ainsi, la méthode pourrait révolutionner notre approche des architectures intelligentes, leur permettant de s’attaquer à des tâches modernes avec une efficacité renouvelée.

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Un système de synthèse vocale génère des objets sur demande grâce à l’IA et à la robotique.

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L’ de l’IA générative et de la robotique nous rapproche d’une nouvelle ère de création rapide d’objets sur demande.

Des chercheurs du MIT ont mis au point un système innovant capable de transformer des commandes vocales en réalité physique.

Ce processus, géré par l’IA, permet à un bras robotique de matérialiser des objets, tels que des meubles, en seulement cinq minutes.

Cette avancée technologique promet de révolutionner notre manière d’interagir avec le monde matériel.

En offrant la possibilité de produire des articles simplement par la parole, elle ouvre des perspectives fascinantes pour la personnalisation et la fabrication à la demande, bouleversant ainsi nos méthodes actuelles de production.

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