Des chercheurs de l’école d’ingénierie de Harvard ont développé un nouvel algorithme permettant aux ordinateurs de reconstruire rapidement des scènes 3D à partir d’images 2D, une tâche complexe en vision par ordinateur.

Traditionnellement, cette reconstruction nécessite des estimations successives de distances et peut être sujette à des erreurs.

Leur méthode, décrite dans l’article « Building Rome with Convex Optimization », combine une technologie de prédiction de profondeur avancée avec l’optimisation convexe, ce qui permet de traiter toutes les données simultanément, rendant le processus plus rapide et plus précis.

Ce travail, récompensé lors de la conférence Robotics: Science and Systems, présente une avancée significative par rapport aux techniques classiques, car il élimine le besoin d’assumptions initiales de la part de l’ordinateur.

Les résultats de cette recherche, qui incluent des reconstructions impressionnantes d’environnements tels que le Colisée romain, ont été publiés sur ArXIV, offrant ainsi des perspectives prometteuses pour les applications de la robotique et de la vision par ordinateur.

De nombreux apprenants éprouvent des difficultés avec des matériaux de recherche complexes et variés, car chaque individue a un style d’apprentissage distinct.

Par exemple, les apprenants visuels-spatiaux préfèrent des représentations graphiques, tandis que ceux qui apprennent de manière séquentielle ont besoin d’une structure logique.

Les méthodes d’étude traditionnelles, telles que la lecture et la prise de notes, peuvent entraîner une surcharge d’informations et nuire à la rétention des connaissances.

La fonctionnalité Google NoteBookLM, appelée Video Présentation, répond à ces défis en transformant des contenus denses en présentations multimodales adaptées à différents styles d’apprentissage.

Cet outil permet de générer facilement des vidéos professionnelles à partir de diverses sources, favorisant ainsi une compréhension plus rapide et engageante.

Bien que le traitement puisse être long et présente quelques limitations, il offre une approche innovante pour synthétiser les informations et améliorer la mémorisation.

De nombreuses recherches suggèrent que l’intégration de l’IA et des chatbots par Google nuit au trafic des sites des éditeurs, mais la firme conteste cette affirmation, affirmant que le nombre total de clics organiques est resté stable, avec une légère augmentation de la qualité des clics.

Google, par l’intermédiaire de sa vice-présidente Liz Reid, rejette les analyses externes basées sur des méthodologies défectueuses et admet néanmoins un changement dans les habitudes des utilisateurs, avec une migration du trafic vers d’autres plateformes, comme TikTok et Instagram.

Bien que Google mette en avant une prétendue augmentation de la qualité des clics vers certains sites, il ne fournit pas de données précises.

En parallèle, la société cherche à démontrer que l’IA peut offrir plus d’opportunités pour les éditeurs en augmentant la visibilité des liens.

Cependant, des études récentes montrent que le trafic généré par les recherches d’actualités n’entraîne souvent aucun clic vers les sites concernés, ce qui accentue les préoccupations des éditeurs.

Google tente de rassurer tout en proposant de nouvelles solutions pour aider les éditeurs à monétiser leur contenu face au déclin du trafic.