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Tendance Nano Banana : Vous souhaitez explorer l’outil de Gemini AI mais ne savez pas par où commencer ? Google propose des invites utiles pour vous aider.

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Google a récemment présenté son nouveau modèle d’intelligence artificielle, le Nano Banana, intégré dans l’application Gemini.

Ce modèle permet aux utilisateurs de transformer des photos de leurs animaux de compagnie ou d’eux-mêmes en figurines ou personnages de jeux vidéo.

Les fonctionnalités incluent un contrôle accru sur l’édition d’images, notamment la possibilité de mélanger plusieurs photos, ajuster des éléments tout en préservant les détails essentiels, et appliquer des styles d’une image à une autre.

En raison de sa popularité croissante, Gemini a surpassé ChatGPT en tant qu’application la mieux classée sur l’App Store d’Apple.

Nano Banana a été salué pour sa capacité à produire des portraits réalistes tout en permettant des modifications complexes, comme le changement d’arrière-plan ou l’ajustement des vêtements.

Google a également partagé diverses suggestions créatives pour exploiter le potentiel de cet outil, allant de la création de personnages de jeux vidéo à la conception de décors fantastiques.

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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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