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853 actualitésDernière mise à jour 2026-10-05 08:50 UTC+8
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853 actualités · UTC+8

2026-08-26

9 actualités
千问 QwenModèles

Qwen3.8-Flash-Next : une toute nouvelle architecture, vers un rapport performances/prix extrême

Nous publions aujourd'hui les poids open-source de Qwen3.8-Flash-Next, un modèle MoE multimodal à poids ouverts, qui sert également d'aperçu préliminaire de l'architecture de modèle utilisée par Qwen4. Il joue le même rôle que Qwen3-Next vis-à-vis de Qwen3.5 : l'architecture hybride Gated DeltaNet + Gated Attention introduite à l'époque a ensuite été utilisée dans les séries Qwen3.5, Qwen3.6, Qwen3.7 et Qwen3.8. Nous dévoilons cette fois en avance les changements structurels afin de permettre à la communauté de les examiner avant de construire dessus la famille complète de modèles Qwen4.

Qwen3.8-Flash-Next
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智谱 Z.aiRecherche

GLM-5.3-Flash

Les capacités visuelles natives permettent au modèle d'observer les interfaces, les résultats de rendu et les retours d'interaction — créant une boucle fermée entre le code, les navigateurs et les interfaces graphiques. Architecture hybride efficace : combine attention linéaire et parcimonieuse avec 320B de paramètres au total et 18B activés, réduisant considérablement les besoins en calcul et en cache KV. Au-delà du codage : prend en charge les flux de travail des documents bureautiques et de la recherche financière, en décomposant autonomement les objectifs, en utilisant des outils et en affinant les résultats. En savoir plus dans notre documentation .*

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2026-08-25

5 actualités

2026-08-24

2 actualités

2026-08-22

1 actualités

2026-08-21

3 actualités
Microsoft ResearchRecherche

Élargir l’accès à Skala ouvre la voie à une DFT prédictive plus rapide

Skala 1.1, la fonctionnelle d’échange-corrélation à apprentissage profond mise à jour de Microsoft Research, offre une plus grande précision, une accessibilité élargie dans l’écosystème de la chimie computationnelle et un benchmark vivant pour suivre les performances computationnelles. L’article Broadening access to Skala creates a faster path to predictive DFT est apparu en premier sur Microsoft Research .

Schematic of the Skala architecture, showing how meta-GGA electronic features are transformed through point-wise processing and non-local atomic interactions to predict density functional theory energies.
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