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Le DeepSeek que vous attendez a déjà changé

Résumé en français : L'article explore les raisons derrière le retard de DeepSeek dans le lancement de son modèle V4, alors que les concurrents mondiaux comme OpenAI et Google accélèrent leurs cycles d'itération. Le retard est principalement attribué à une transition stratégique vers l'écosystème matériel chinois, sous l'impulsion des autorités. Début 2025, DeepSeek a été encouragé à utiliser les puces Huawei Ascend plutôt que celles de Nvidia. Cette adaptation a rencontré des défis techniques importants, notamment des problèmes de stabilité et de lenteur dans la communication entre puces, forçant un retour partiel à Nvidia pour l'entraînement des modèles. En 2026, l'entreprise a poursuivi ses efforts pour migrer entièrement vers le framework Huawei CANN, un processus long et complexe visant à aligner la précision des modèles sur le matériel domestique. Ce virage a eu un coût : le rythme de développement a ralenti, des membres clés de l'équipe ont quitté l'entreprise, attirés par des offres plus lucratives ailleurs, et des écarts de performance sont apparus face aux modèles internationaux dans des domaines comme la génération de code ou les agents IA. La sortie prochaine de V4 est donc attendue moins comme une révolution technique que comme une preuve de faisabilité pour l'entraînement d'IA de pointe sur du matériel chinois, un jalon crucial pour l'autonomie stratégique du pays dans le domaine de l'intelligence artificielle.

marsbit04/15 10:37

Le DeepSeek que vous attendez a déjà changé

marsbit04/15 10:37

Bittensor, leader incontesté de l'IA : La technologie évolue, mais les utilisateurs fuient ?

Dans le paysage de l'IA crypto, Bittensor (TAO) consolide sa position de leader avec une capitalisation de 3,43 milliards de dollars. Son principal atout est son mécanisme de consensus unique, la « Preuve d'Intelligence », qui récompense directement la production de modèles d'IA de qualité plutôt que la simple puissance de calcul. L'article souligne une avancée technique majeure : l'entraînement réussi du modèle décentralisé Covenant-72B par le sous-réseau SN3 (Templar), une première qui a attiré l'attention de personnalités comme le co-fondateur d'Anthropic et Jensen Huang de NVIDIA. Cette réussite est rendue possible par des innovations comme SparseLoCo, qui résout le problème de la bande passante, et Gauntlet, qui assure l'incitation économique. Le mécanisme de jeton dTAO agit comme un « super levier » : la valorisation des jetons des sous-réseaux (d'une valeur totale de 1,47 milliard de dollars) alimente une demande constante pour le TAO, renforcée par un taux de staking très important (68-75% de l'offre est verrouillée). Cependant, des risques persistent. Les subventions importantes en jetons masquent le coût réel des services, créant un risque de fuite des utilisateurs si ces incitations diminuent. De plus, des analyses suggèrent que les revenus annuels réels, une fois les subventions internalisées retirées, pourraient être bien inférieurs aux 172 millions de dollars projetés, ce qui placerait le ratio prix/ventes à un niveau potentiellement dangereux et révèlerait une bulle spéculative.

marsbit04/11 00:22

Bittensor, leader incontesté de l'IA : La technologie évolue, mais les utilisateurs fuient ?

marsbit04/11 00:22

La nouvelle chanson de Zhou Shen "月之纪" est en ligne : clairement marquée comme interdite pour l'entraînement de l'IA et l'imitation de la voix

Le 1er avril, le chanteur Zhou Shen a sorti la chanson thème "月之纪" (Récord de la Lune) pour la série fantastique "月鳞绮纪", en y apposant une mention de droit d'auteur explicite : "Interdit pour l'entraînement d'intelligence artificielle". Cette déclaration, une première en Chine, interdit toute utilisation non autorisée, y compris le repiquage, le remixage, et surtout l'utilisation pour l'entraînement, l'imitation ou la génération par IA. Cette mesure vise à lutter contre la prolifération des "clones vocaux par IA" et du "lavage de chansons par algorithme". Zhou Shen a souvent exprimé une vision rationnelle de l'IA, soulignant que si la technologie peut atteindre une précision algorithmique, elle ne peut reproduire l'émotion vivante et l'âme artistique humaines. En 2026, alors que la musique IA entre dans une phase d'exploration commerciale, cette déclaration crée un précédent en établissant une normère pour la légalité des données d'entraînement. Les experts estiment que cette approche proactive facilitera la preuve en cas de violation du droit d'auteur. Les artistes de premier plan montrent la voie, aidant à construire un consensus juridique sur les limites de la collaboration humain-IA et rappelant que l'émotion humaine reste le cœur irrémplaçable de la création artistique.

marsbit04/02 01:51

La nouvelle chanson de Zhou Shen "月之纪" est en ligne : clairement marquée comme interdite pour l'entraînement de l'IA et l'imitation de la voix

marsbit04/02 01:51

GitHub annonce qu'à partir du 24 avril, il utilisera par défaut les données des utilisateurs de Copilot pour entraîner ses modèles d'IA

GitHub a annoncé qu'à partir du 24 avril 2026, il mettra à jour sa politique de collecte de données pour utiliser les interactions des utilisateurs de Copilot (Free, Pro et Pro+) afin d’entraîner ses modèles d’IA. Les données collectées incluront les entrées-sorties des modèles, extraits de code, informations contextuelles, structure des dépôts et historiques de discussion. Mario Rodriguez, directeur des produits, a justifié cette décision par l’amélioration de la précision et de la sécurité des suggestions de code. Le mécanisme est activé par défaut : les utilisateurs concernés doivent désactiver manuellement l’option dans les paramètres de confidentialité pour éviter que leurs données ne soient utilisées. Cette approche a suscité des débats concernant la définition des dépôts privés et les droits sur les données. Les utilisateurs professionnels (Business, Enterprise) et éducatifs sont exemptés de cette mesure en raison de contraintes contractuelles. GitHub souligne que cette pratique est courante dans le secteur, suivant l’exemple de sociétés comme Anthropic, JetBrains et Microsoft. Cette évolution reflète une tendance plus large : face à la raréfaction des données publiques de qualité, les acteurs de l’IA se tournent vers les données d’interaction pour améliorer les performances des modèles. Elle marque également le virage de GitHub d’une plateforme de托管 open source vers un écosystème fermé d’entraînement de l’IA, tout en soulevant des questions cruciales sur la conformité des données et l’évolution des outils IA.

marsbit03/26 01:42

GitHub annonce qu'à partir du 24 avril, il utilisera par défaut les données des utilisateurs de Copilot pour entraîner ses modèles d'IA

marsbit03/26 01:42

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