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L'IA bat les humains en optimisation GPU, accélère l'inférence

Un modèle d'IA optimise les noyaux GPU plus rapidement que les experts humains

Des chercheurs de Stanford, Nvidia et Together AI ont développé une nouvelle technique appelée Test-Time Training to Discover (TTT-Discover) qui optimise les noyaux GPU deux fois plus vite que les solutions créées par des experts humains, selon un rapport de VentureBeat publié le 5 février 2026. La technique remet en question le paradigme actuel de l'IA qui consiste à prolonger le temps de raisonnement, permettant plutôt au modèle de continuer à s'entraîner pendant le processus d'inférence et de mettre à jour ses poids pour le problème spécifique.

TTT-Discover aborde des problèmes complexes en permettant aux modèles de découvrir de nouvelles solutions. Les stratégies actuelles d'IA d'entreprise reposent souvent sur des modèles "gelés" avec des paramètres fixes, mais TTT-Discover permet un apprentissage et une adaptation continus. Les chercheurs ont constaté que TTT-Discover était capable d'optimiser un noyau GPU critique pour qu'il s'exécute 2 fois plus vite que l'état de l'art précédent écrit par des experts humains.

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