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Le Centre d'actualités HTX fournit les derniers articles et analyses approfondies sur "Recherche", couvrant les tendances du marché, les mises à jour des projets, les développements technologiques et les politiques réglementaires dans l'industrie crypto.

Gu Yuxian, récipiendaire du Prix d'Excellence de Tsinghua, rejoint DeepSeek

Le lauréat 2025 de la bourse d'excellence pour doctorants de l'université Tsinghua, Yuxian Gu, a officiellement rejoint DeepSeek. Ce docteur en informatique, également récipiendaire de bourses Apple et Ant, est un chercheur prolifique dont les travaux portent sur l'efficacité des grands modèles de langage (LLM). Ses recherches couvrent la sélection des données de pré-entraînement (PDS), la distillation des connaissances pour la compression de modèles (MiniLLM, MiniPLM) et les architectures de modèles efficaces (Jet-Nemotron). Son modèle MiniLLM, une méthode de distillation de connaissances, est déjà utilisé par Google, Alibaba et NVIDIA. Récemment, en tant qu'auteur de DeepSeek V4, il a contribué au développement du modèle hybride Jet-Nemotron, qui rivalise avec les modèles SOTA tout en offrant une efficacité de génération considérablement accélérée. Avec près de 5000 citations sur Google Scholar et de multiples publications dans des conférences de premier plan (NeurIPS, ICLR, ACL), son expertise en optimisation de LLM constitue un atout majeur pour DeepSeek.

marsbit07/06 02:10

Gu Yuxian, récipiendaire du Prix d'Excellence de Tsinghua, rejoint DeepSeek

marsbit07/06 02:10

Hinton loue, un contributeur clé de Gemini prédit : des milliards d'IA superhumaines de niveau Einstein à venir

Adam Brown, physicien théoricien et contributeur clé de Gemini chez DeepMind, a donné une conférence intitulée "Entraîner le sable à penser : L'IA générale et l'avenir de la physique". Il y décrit l'évolution fulgurante des modèles de langage (LLM), passant d'un niveau "jardin d'enfants" à celui d'un "doctorat" en quelques années, surmontant des tests de référence comme le MATH ou les Olympiades internationales de mathématiques (IMO). Brown explique que les LLM ne sont pas programmés mais "cultivés" via un pré-entraînement sur données massives puis un affinage. Il attribue cette révolution à la "loi d'échelle" (Scaling Law), une relation simple découverte par des physiciens : augmenter les données, la puissance de calcul et la taille des modèles améliore régulièrement leurs performances. Il présente des avancées majeures où l'IA collabore avec des mathématiciens ("mode centaure") et résout seule des conjectures non résolues depuis des décennies, comme la conjecture des distances unitaires d'Erdős. En s'inspirant de l'histoire des IA aux échecs, Brown prédit une trajectoire similaire pour la recherche : une ère de collaboration humain-IA ("centaure"), suivie par l'émergence de "scientifiques IA" autonomes et surhumains, potentiellement reproductibles à des milliards d'exemplaires. Même en cas de stagnation des capacités, les LLM transformeront déjà la physique en tant que tuteurs, assistants de programmation et outils de littérature infatigables. Brown conclut que les prochaines années seront les plus passionnantes pour la discipline, avec de grandes découvertes à venir grâce à cette synergie.

marsbit07/04 06:48

Hinton loue, un contributeur clé de Gemini prédit : des milliards d'IA superhumaines de niveau Einstein à venir

marsbit07/04 06:48

Vitalik Buterin affirme que l'obfuscation pourrait renforcer la confidentialité des blockchains

Le co-fondateur d'Ethereum, Vitalik Buterin, a publié une analyse sur l'obfuscation (obscurcissement) dans la cryptographie. Il explique que cette technique, qui transforme un code en une forme chiffrée tout en conservant ses fonctionnalités, pourrait renforcer la confidentialité et la sécurité des blockchains. Contrairement au chiffrement des données, l'obfuscation protège la logique même du code, permettant de créer des applications sans divulguer d'informations propriétaires. Buterin souligne que l'obfuscation seule est insuffisante pour gérer des actifs numériques, mais combinée à la technologie blockchain — qui enregistre la propriété de manière transparente — elle pourrait permettre des systèmes de paiement sécurisés, des applications financières et des opérations commerciales confidentielles, tout en réduisant le recours à des autorités centrales. Cependant, des difficultés techniques majeures persistent. Les recherches actuelles, comme l'obfuscation par indistinguabilité, aboutissent à des implémentations extrêmement inefficaces, certaines nécessitant un temps de calcul démesuré. Des améliorations en cryptographie et en mathématiques sont nécessaires. Buterin conclut que l'obfuscation pratique prendra du temps, mais qu'elle ouvrira la voie à des produits blockchain hautement sécurisés et sans tiers de confiance.

TheNewsCrypto06/29 13:03

Vitalik Buterin affirme que l'obfuscation pourrait renforcer la confidentialité des blockchains

TheNewsCrypto06/29 13:03

Le « roi du raisonnement » de Google s'en va aussi chez Meta, recruté à l'origine par Fei-Fei Li

Un cerveau de la recherche en IA quitte Google pour Meta, accentuant l’exode des talents du géant technologique. Dengyong Zhou (Denny Zhou), chercheur clé chez Google DeepMind souvent qualifié de « roi du raisonnement » pour ses contributions fondamentales aux modèles de langage (comme le Chain-of-Thought), a quitté Google de manière discrète il y a quatre mois pour rejoindre Meta en tant que scientifique chercheur. Son recrutement initial par Google en 2017 était lié à Fei-Fei Li et au centre de recherche Google AI en Chine. Ce départ s’inscrit dans une série de pertes majeures pour Google DeepMind récemment : - Noam Shazeer, co-auteur du Transformer, a quitté Google pour OpenAI. - John Jumper, lauréat du Nobel et responsable d’AlphaFold, a rejoint Anthropic. - D’autres contributeurs clés de Gemini, comme Jonas Adler et Alexander Pritzel, sont également partis pour Anthropic. Parallèlement, Meta renforce ses rangs en embauchant également Dawn Song, experte renommée en sécurité IA, et son équipe de Virtue AI. Un rapport de The Information suggère que les tensions internes chez Google pourraient expliquer en partie ces départs. L’entreprise aurait réorganisé ses priorités au profit d’une « équipe de choc » (Strike Team) dédiée au codage IA, visant à combler son retard face à Anthropic et OpenAI dans ce domaine lucratif. Cette focalisation sur les applications commerciales immédiates, au détriment de projets de recherche plus fondamentaux comme les « modèles du monde » (world models) chers à DeepMind, aurait créé des conflits et conduit à des réallocations de ressources (calcul, équipes), poussant certains chercheurs à partir. Ainsi, Google semble perdre des talents clés face à des concurrents offrant une vision de recherche plus attractive ou des opportunités financières pré-IPO, tandis que sa réorientation stratégique vers le codage génère des tensions internes.

marsbit06/26 13:43

Le « roi du raisonnement » de Google s'en va aussi chez Meta, recruté à l'origine par Fei-Fei Li

marsbit06/26 13:43

Après trois ans d'attente, un nouvel article long de Lilian Weng, diplômée de l'Université de Pékin, fait le buzz

Après trois ans d'attente, Lilian Weng, ancienne vice-présidente d'OpenAI, a publié un long article analysant les "Scaling Laws" qui régissent le développement des grands modèles d'IA. Elle révèle que ces lois, fondement de milliards de dollars d'investissements, sont plus fragiles qu'imaginé. L'article souligne un désaccord clé : OpenAI (2020) préconisait une croissance plus rapide de la taille des modèles par rapport aux données, tandis que DeepMind (2022) défendait une croissance proportionnelle, ce qui a influencé l'entraînement de modèles comme GPT-3 et Chinchilla. Cette divergence proviendrait de différences dans le comptage des paramètres et de l'échelle limitée des premières expériences. Pire, la méthodologie même de l'étude Chinchilla, devenue une référence, contenait des bugs dans l'optimisation, découverts deux ans plus tard. Enfin, Weng pointe un problème fondamental : l'épuisement des données textuelles de haute qualité, remettant en cause l'hypothèse de données illimitées des lois classiques. Cela explique le virage de l'industrie vers l'apprentissage par renforcement, le calcul lors des tests et les données synthétiques. En conclusion, l'avenir de l'IA dépendra moins de la simple puissance de calcul que d'une compréhension plus fine et prudente de ces principes d'échelle.

marsbit06/26 04:58

Après trois ans d'attente, un nouvel article long de Lilian Weng, diplômée de l'Université de Pékin, fait le buzz

marsbit06/26 04:58

Un docteur né après 1995 se consacre au modèle mondial, FaceMind lève des dizaines de millions de yuans

La société d'IA FaceMind, dirigée par Lu Hongyuan, un docteur né après 1995, a levé des dizaines de millions de yuans en financement Pre-A auprès de Xinglian Capital, avec un suivi important de l'actionnaire existant 360. Fondée en 2023, FaceMind s'est d'abord concentrée sur les modèles multimodaux côté client avant de se tourner vers la recherche fondamentale sur les modèles du monde. Les travaux de l'équipe, notamment sur les problèmes des mots basse fréquence (SLoW) et la loi d'Adam, ont attiré l'attention, cette dernière étant même reprise par Anthropic. Le modèle du monde de FaceMind vise à prédire les changements dans un environnement, comme les interfaces graphiques ou pour la robotique incarnée. Leur produit "叠叠社" sert de banc d'essai précoce. Leur approche privilégie l'efficacité des paramètres et l'architecture itérative plutôt que la simple augmentation de l'échelle des modèles. Les investisseurs saluent les compétences de recherche fondamentale et d'exécution technique de l'équipe. FaceMind teste actuellement ses capacités dans divers scénarios (environnements de simulation, agents d'interface, bras robotiques) et prévoit de fournir des services complets aux fabricants de robots, plateformes de contenu et sociétés de puces/cloud. Avec ce financement, la jeune entreprise entend intensifier ses efforts de R&D sur les modèles du monde et leur validation dans de multiples applications, visant à devenir un acteur des futures infrastructures d'IA.

marsbit06/26 01:53

Un docteur né après 1995 se consacre au modèle mondial, FaceMind lève des dizaines de millions de yuans

marsbit06/26 01:53

CoinGecko révèle que la plupart des memecoins Pump.fun meurent en moins de 24 heures

CoinGecko indique qu'une large majorité des memecoins lancés sur Pump.fun échouent en moins de 24 heures, quantifiant ainsi les risques extrêmes liés à la culture de lancement de tokens sur Solana. L'étude montre qu'environ sept tokens sur dix ne survivent pas au premier jour. La plateforme Pump.fun, en simplifiant massivement la création de tokens, a généré une activité frénétique mais aussi une multitude de projets éphémères, copiés ou mal intentionnés. Pour les traders, ces données signifient qu'entrer sur ce marché revient à accepter que l'échec soit l'issue la plus probable, et non l'exception. Bien que certains memecoins survivent et construisent des communautés, la recherche met en garde contre l'interprétation de l'activité des plateformes de lancement comme un signe de demande saine. En résumé, l'environnement des memecoins génère du volume et de l'attention, mais il est statistiquement caractérisé par un très haut taux d'échec. Cette analyse s'inscrit dans un contexte plus large où le marché crypto fait face à des questions de liquidité, de levier et de régulation.

bitcoinist06/25 22:05

CoinGecko révèle que la plupart des memecoins Pump.fun meurent en moins de 24 heures

bitcoinist06/25 22:05

Grayscale : Ces 15 protocoles cryptos rentables sont gravement sous-évalués

Grayscale Research a identifié 15 protocoles crypto générant des revenus dont la valorisation semble historiquement basse. La plupart présentent un multiple de revenus (sur 12 mois glissants) à un chiffre, voire égal à 1 pour certains (Pump.fun, PancakeSwap, Meteora), signifiant que leur capitalisation boursière équivaut à peu près à leurs revenus annuels. Parmi les protocoles notables : Hyperliquid (leader des revenus, multiple de 15x), Aave (prêt, 9x), Lido (staking, 3x), et Uniswap (37x, valorisé sur son potentiel futur plutôt que ses revenus actuels). Grayscale avance que le "CLARITY Act", une loi américaine sur la régulation des actifs numériques qui pourrait être adoptée prochainement, pourrait servir de catalyseur en ouvrant la voie à davantage d'activité institutionnelle sur ces protocoles DeFi, majoritairement financiers. Le rapport souligne qu'une analyse DCF de Grayscale suggère un prix cible d'environ 175$ pour AAVE. Il note également que le contexte macroéconomique actuel (tendance au risque) a contribué à comprimer ces valorisations. Grayscale, en tant que gestionnaire d'actifs crypto, a un intérêt commercial dans ces conclusions, invitant les investisseurs à une évaluation indépendante, notamment concernant les incertitudes liées à l'adoption de la loi CLARITY.

marsbit06/25 10:06

Grayscale : Ces 15 protocoles cryptos rentables sont gravement sous-évalués

marsbit06/25 10:06

Interprétation du rapport de recherche : Le retard de Kyber perturbe la chaîne d'approvisionnement de NVIDIA, ces quelques acteurs de la chaîne PCB sont les seuls gagnants

Selon un rapport de Jefferies du 22 juin, l'introduction de la carte PCB Kyber par NVIDIA, initialement prévue pour la plateforme Rubin Ultra, serait retardée jusqu'en 2028, voire annulée. Ce délai entraîne une révision à la baisse des prévisions du marché mondial des PCB pour serveurs IA de 5 % en 2027 et de 11 % en 2028. Cependant, le rapport souligne que ce retard ne signifie pas un recul de la demande, mais plutôt un rééchelonnement. La montée en gamme des matériaux (CCL de grade M9/10, PTFE) et des technologies (CoWoP) se poursuit. L'impact diffère selon les segments de la chaîne d'approvisionnement : les fournisseurs de matériaux en amont (tissu de verre, CCL) bénéficient d'un fort pouvoir de fixation des prix en raison de leur situation de goulot d'étranglement, tandis que les fabricants de PCB, en particulier de niveau intermédiaire, subissent une pression concurrentielle accrue. Les fabricants de câbles en cuivre voient quant à eux leur risque de substitution par des PCB repoussé. Jefferies maintient une recommandation "Acheter" sur NVIDIA avec un objectif de prix à 300 USD, estimant que le retard de Kyber n'affecte pas le cœur de métier du GPU ni la trajectoire de croissance à long terme de la demande en IA. L'analyse conclut que les gagnants de ce réajustement seront les acteurs en amont et les détenteurs de technologies à forte valeur ajoutée, plutôt que les fabricants en aval.

marsbit06/23 09:55

Interprétation du rapport de recherche : Le retard de Kyber perturbe la chaîne d'approvisionnement de NVIDIA, ces quelques acteurs de la chaîne PCB sont les seuls gagnants

marsbit06/23 09:55

La Fondation Ethereum se divise ?! Décryptons le « Futur Radieux » d'Ethlabs

L'article aborde la création d'Ethlabs, un laboratoire de recherche et développement indépendant à but non lucratif, fondé par cinq anciens membres de l'Ethereum Foundation en réponse aux critiques sur la gouvernance de l'écosystème Ethereum. Ethlabs se présente comme un pont entre les développeurs de première ligne et les protocoles fondamentaux, visant à transformer les besoins réels des utilisateurs, des applications décentralisées, des portefeuilles, des réseaux de seconde couche et autres acteurs en améliorations de protocoles, standards, infrastructures et produits exploitables. Ses membres fondateurs, dont Ansgar Dietrichs et Barnabé Monnot, sont des chercheurs reconnus dans des domaines clés comme la séparation proposeur-constructeur (PBS) et la valeur extractible maximale (MEV). Ethlabs est soutenu financièrement par des entités comme Bitmine, Sharplink, et personnellement par Joe Lubin, cofondateur d'Ethereum, ainsi que par une cinquantaine d'autres donateurs issus de la communauté. La création d'Ethlabs, coïncidant avec des discussions internes à l'Ethereum Foundation sur ses futures orientations, symbolise une évolution vers un modèle de gouvernance plus décentralisé et multipolaire au sein de l'écosystème. Plutôt qu'une scission ou une compétition directe, elle représente une maturation vers une collaboration entre plusieurs entités de R&D. L'enjeu futur résidera dans la capacité de ces organisations à collaborer efficacement pour renforcer la position d'Ethereum en tant qu'infrastructure de règlement mondiale neutre et robuste.

Odaily星球日报06/23 09:19

La Fondation Ethereum se divise ?! Décryptons le « Futur Radieux » d'Ethlabs

Odaily星球日报06/23 09:19

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