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Le PDG de Windsurf exprime une « très sombre » humeur avant l’accord sur la cognition.

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Quelques jours après l’annonce de l’acquisition de la startup Windsurf par Cognition, Jeff Wang, le directeur de Windsurf, a partagé des détails sur la situation chaotique entourant cette transaction.

Initialement en négociations avec OpenAI, l’accord s’est effondré lorsque Google DeepMind a recruté des dirigeants clés de Windsurf.

Ce mouvement, communément appelé « acquihire inversé », vise à contourner les restrictions antitrust en intégrant des talents plutôt qu’en acquérant des startups.

Wang a comparé cette situation à celle d’un capitaine abandonnant son équipage sur un navire en détresse, soulignant la déception et l’inquiétude parmi les employés lors d’une réunion cruciale.

Malgré la perte de membres essentiels de l’équipe, Wang a exprimé sa confiance en la continuité de Windsurf, qui conserve ses talents et sa propriété intellectuelle.

Après un week-end de négociations fébriles, l’accord avec Cognition a culminé par un engagement à soutenir les employés restants, leur assurant des paiements et d’autres compensations.

L’intensité de ces événements a conduit Wang à qualifier le vendredi noir, où l’incertitude régnait, de « pire jour » pour les employés, suivi par le « meilleur jour » avec la signature de l’accord.

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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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