Les avancées en matière d'IA évoluent rapidement, avec de nouvelles technologies qui émergent et des technologies existantes qui sont affinées. Les développements récents incluent des percées dans les architectures de mémoire d'IA, l'application de l'IA dans la détection de la fraude, ainsi que l'essor et la chute de plateformes d'IA expérimentales.
Une avancée notable est la "mémoire observationnelle", une technologie open-source développée par Mastra, qui promet de réduire les coûts des agents d'IA d'un facteur dix et de surpasser les systèmes RAG (Retrieval-Augmented Generation) sur les benchmarks à long contexte. Selon VentureBeat, cette nouvelle approche privilégie la persistance et la stabilité par rapport à la récupération dynamique, ce qui permet de remédier aux limites des systèmes existants alors que les équipes passent de chatbots de courte durée à des agents à long terme et riches en outils.
Simultanément, l'IA fait des progrès dans les applications pratiques. La plateforme Decision Intelligence Pro (DI Pro) de Mastercard utilise des modèles d'IA sophistiqués pour analyser les transactions individuelles et identifier les activités frauduleuses en quelques millisecondes. Ce système est crucial, étant donné que le réseau de Mastercard traite environ 160 milliards de transactions par an, avec des périodes de pointe atteignant jusqu'à 70 000 transactions par seconde, comme le rapporte VentureBeat. Johan Gerber, vice-président exécutif de Mastercard, a souligné l'importance pour la plateforme d'évaluer le risque associé à chaque transaction.
Dans le domaine des plateformes d'IA expérimentales, Moltbook, un réseau social pour les bots, a récemment attiré une attention considérable avant de disparaître rapidement des projecteurs. Lancé le 28 janvier, Moltbook permettait aux agents d'IA d'interagir et de partager des informations. Si certains y ont vu un aperçu de l'avenir de l'IA utile, d'autres se sont montrés plus critiques. Will Douglas Heaven, rédacteur en chef principal de MIT Technology Review pour l'IA, a comparé la plateforme à Pokémon, suggérant que son attrait était plus éphémère que transformateur.
La plateforme, qui utilisait un agent open-source gratuit basé sur LLM connu sous le nom d'OpenClaw, est rapidement devenue virale. Cependant, comme le notait MIT Technology Review, la plateforme a également été inondée d'escroqueries liées à la crypto, et de nombreux messages étaient en fait rédigés par des humains.
Dans d'autres nouvelles, un développeur a appris à GPT-OSS-120B à "voir" en utilisant Google Lens et OpenCV. Cela a permis au modèle textuel d'identifier les objets dans les images, démontrant le potentiel d'intégration des capacités de vision dans les modèles d'IA existants. Le développeur a utilisé OpenCV pour trouver des objets dans une image, les recadrer et les envoyer à Google Lens pour identification. Le projet, disponible sur GitHub et PyPI, comprend 17 outils, dont Google Search, News et Translate, selon Hacker News.
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