Meta fait face à des défis avec le lancement de Llama 4, potentiellement retardé en raison de performances inférieures aux concurrents comme OpenAI. Ces difficultés soulèvent des questions sur sa stratégie IA et inquiètent les investisseurs, malgré les efforts sur une API commerciale pour stimuler l'adoption par les entreprises.
Meta s'apprête à lancer Llama 4, son nouveau modèle IA, malgré des retards dus à des défis techniques et une concurrence féroce (OpenAI, DeepSeek). Avec un investissement massif et une possible architecture MoE, Meta navigue entre déploiement contrôlé via Meta AI et sa tradition open-source, sous la pression des investisseurs.
Une version compacte de l'IA Llama de Meta a fonctionné sur un PC Windows 98 avec 128 Mo de RAM. Marc Andreessen y voit une chronologie alternative manquée pour l'informatique conversationnelle, contrastant avec les Copilot+ PCs actuels. L'exploit d'Exo Labs souligne l'optimisation extrême et remet en question les besoins matériels modernes.
NVIDIA présente FFN Fusion, une technique optimisant l'inférence des grands modèles de langage (LLM) en parallélisant les couches FFN séquentielles. Cette approche réduit la latence et les coûts, comme démontré avec Ultra-253B-Base dérivé de Llama-405B, sans compromettre les performances. Elle améliore l'efficacité computationnelle et mémoire des transformeurs.
Meta lance Meta AI et AI Studio en Indonésie, basés sur Llama 3.2 et supportant le Bahasa Indonesia. Ces outils visent à améliorer l'expérience utilisateur sur WhatsApp, Facebook, etc., et offrent aux marketeurs de nouvelles capacités pour collaborer avec les créateurs Instagram, malgré les défis créatifs liés à l'automatisation croissante.
Explorer l'adaptation des LLMs (Llama, Mistral) aux domaines techniques via le fine-tuning (CPT, SFT, DPO/ORPO) et la fusion de modèles (SLERP). Analyse de l'émergence de capacités synergiques, des effets d'échelle (SmolLM) et des applications interactives en science des matériaux, soulignant la supériorité de la fusion SLERP pour l'expertise spécialisée.
Nvidia présente G-Assist, un assistant IA expérimental embarqué pour GPU RTX. Il offre une aide contextuelle et une gestion système locale, se distinguant des solutions cloud. Disponible via l'application Nvidia pour les cartes de bureau RTX, il exploite la puissance locale pour une nouvelle expérience de jeu et d'optimisation.
Un document judiciaire révèle un accord de partage des revenus entre Meta et les hôtes du modèle Llama AI, marquant une étape importante dans la collaboration et la monétisation de l'IA.
La prévision de Nvidia d'un marché des centres de données d'un billion de dollars profite à AMD. La croissance d'AMD, ses puces MI350, et sa présence dans les supercalculateurs en font un concurrent sérieux dans le domaine de l'IA, malgré la domination actuelle de Nvidia.
Nomination stratégique de Geoff Soon comme VP Revenu APAC pour stimuler l'expansion du marché, l'investissement en ressources, et l'innovation produit chez Mistral AI, visant une croissance accélérée et une potentielle introduction en bourse.
