New York s'apprête à devenir le dernier État en date à envisager une suspension du développement des centres de données, alors que les législateurs présentent un projet de loi prévoyant un moratoire de trois ans. Cette initiative, annoncée vendredi, témoigne d'une réaction négative bipartite croissante contre l'expansion des centres de données, New York rejoignant au moins cinq autres États qui envisagent une législation similaire.
Selon la sénatrice de l'État, Liz Krueger, une démocrate qui a présenté le projet de loi, "Les moratoires sur les centres de données sont testés comme un modèle dans tous les États de ce pays". La co-sponsor du projet de loi, Anna Kelles, membre de l'assemblée et également démocrate, a fait écho à ce sentiment.
Parallèlement, l'industrie automobile continue de se débattre avec l'évolution du paysage de l'adoption des véhicules électriques (VE). Stellantis, la société mère de marques comme Jeep et Dodge, a annoncé une dépréciation d'actifs de 26,2 milliards de dollars pour adapter son activité à la réalité actuelle. Ce changement intervient après une période d'optimisme concernant l'adoption des VE, y compris des plans ambitieux pour l'infrastructure de recharge et de nouvelles usines de batteries.
Dans le domaine de l'exploration spatiale, les ingénieurs de Blue Origin reviennent sur le débat de longue date concernant la réutilisabilité du deuxième étage de la fusée New Glenn. La discussion, qui remonte au début des années 2010, reflète des considérations économiques similaires à celles auxquelles SpaceX est confrontée concernant sa fusée Falcon 9. Alors que le premier étage de New Glenn est conçu pour être entièrement réutilisable, l'économie de la réutilisation de l'étage supérieur, propulsé par deux moteurs BE-3U, reste une considération essentielle.
Dans d'autres nouvelles, la Lamborghini Temerario 2026 devrait faire ses débuts en remplacement de la Huracán, la voiture de sport la plus vendue de la société à ce jour. Ce tout nouveau modèle représente une évolution significative sur le marché des supercars, où les plateformes restent souvent inchangées pendant de longues périodes.
Enfin, des chercheurs de Stanford, Nvidia et Together AI ont développé une nouvelle technique appelée Test-Time Training to Discover (TTT-Discover) qui peut optimiser les noyaux GPU. Cette technique permet aux modèles de continuer à s'entraîner pendant le processus d'inférence, ce qui se traduit par des gains de performance significatifs. Par exemple, TTT-Discover a optimisé un noyau GPU critique pour qu'il fonctionne deux fois plus vite que l'état de l'art précédent écrit par des experts humains.
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