**Actualités du 6 octobre, Lors d'une conférence de lancement d'un nouveau produit il y a quelques jours, Google a officiellement lancé la nouvelle génération de téléphones phares Android de la série Pixel 8/Pro, équipée de la puce Tensor G3, ** qui peut exécuter un ML plus complexe ( modèle d'apprentissage automatique), ajoutant un certain nombre d'améliorations de l'IA au nouveau téléphone, telles que la lecture de pages Web aux utilisateurs dans différentes langues et des voix « plus naturelles », et des assistants virtuels parlant plus naturellement.
Google souligne que Le Pixel 8 Pro est le premier téléphone à exécuter le grand modèle de base de Google directement sur l'appareil, ce qui nécessite 150 fois le calcul du plus grand modèle ML sur le Pixel 7.
Dans le même temps, Google a annoncé le lancement de "Assistant with Bard" pour les appareils Android et iOS, qui combine la fonction d'assistant personnel des téléphones mobiles avec l'IA générative. Les utilisateurs peuvent interagir avec Bard Assistant par le biais de texte, de voix ou d'images. en d’autres termes, c’est multimodal**.
Par exemple, lorsqu'un utilisateur demande "Quels e-mails importants ai-je manqués cette semaine ?", l'assistant Bard listera les points clés et le contenu spécifique, et joindra des liens vers les e-mails spécifiques correspondants. Il peut également aider l'utilisateur à extraire les adresses actives et à les afficher. les dans Google Maps.
Si un utilisateur souhaite publier une photo d'un chiot sur les réseaux sociaux, il lui suffit d'appeler la boîte de dialogue flottante Bard Assistant et de lui demander d'écrire la publication. L'assistant Bard reconnaîtra l'image et écrira le contenu correspondant.
Google a annoncé qu'il déploierait bientôt Bard Assistant auprès des premiers testeurs afin d'obtenir des commentaires et de le déployer au public dans les mois à venir.
En outre, Mustafa Suleyman, co-fondateur de DeepMind, a déclaré dans une récente interview que l'IA générative actuelle n'est qu'une étape technique de transition et qu'elle entrera ensuite dans l'ère de l'IA interactive**, où l'IA sera basée sur les différents besoins des utilisateurs en matière de tâches. Demandez un autre logiciel et/ou contactez une personne réelle pour faire le travail.
Il estime que la première vague d'IA se concentre principalement sur la classification : l'apprentissage profond montre que les humains peuvent entraîner l'IA à classer les données d'entrée telles que les images, les vidéos, les audios et les langues. L'humanité est actuellement dans la deuxième vague de « l'IA générative », ce qui signifie « saisir des données et générer de nouvelles données ». La troisième vague du futur appartiendra à "l'IA interactive". "Le dialogue est l'interface interactive du futur." Les utilisateurs non seulement cliquent sur des boutons et tapent du texte, mais parlent directement à l'IA. D'ici là, l'IA interactive sera en mesure de prendre actions indépendantes.
Tianfeng Securities a souligné que l'importance des scénarios au cours de la phase de mise en œuvre des applications ** d'IA côté C est devenue plus importante, les chatbots, les compagnons d'IA et les scénarios d'outils de production de contenu étant les premiers à être mis en œuvre. Les applications d'IA dans ces scénarios peuvent dépasser les attentes**.
Les analystes prédisent que les itérations de l'IA et la catalyse ultérieure des événements continueront de s'accélérer. À partir du second semestre, la vitesse d'itération des applications et des modèles des géants étrangers augmentera considérablement. Les capacités des chatbots généraux devraient être encore renforcées, ce qui peut conduire à des améliorations de l’expérience utilisateur et à une nouvelle croissance du nombre d’utilisateurs.
En outre, Huajin Securities a ajouté que le passage des grands modèles des scénarios généraux aux scénarios verticaux relève davantage d'une exploration de la commercialisation et constitue la force motrice permettant aux grands modèles de passer de la formation à l'inférence. Avec le développement et l'amélioration des grands modèles verticaux, l'application de grands modèles est la clé pour ouvrir une plus grande marge de croissance. L'Edge Computing est un marché incrémental clair et énorme, qui a désormais atteint le stade de la mise en œuvre industrielle. Les sociétés de cloud computing, les opérateurs de télécommunications, les équipementiers, les sociétés CDN, etc. promeuvent tous activement la mise en œuvre de l'industrie.
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Un autre assistant génératif d’IA sera « à bord » ! Google lance l'assistant Bard multimodal, l'ère de l'IA interactive est proche ?
Source originale : Financial Associated Press
**Actualités du 6 octobre, Lors d'une conférence de lancement d'un nouveau produit il y a quelques jours, Google a officiellement lancé la nouvelle génération de téléphones phares Android de la série Pixel 8/Pro, équipée de la puce Tensor G3, ** qui peut exécuter un ML plus complexe ( modèle d'apprentissage automatique), ajoutant un certain nombre d'améliorations de l'IA au nouveau téléphone, telles que la lecture de pages Web aux utilisateurs dans différentes langues et des voix « plus naturelles », et des assistants virtuels parlant plus naturellement.
Google souligne que Le Pixel 8 Pro est le premier téléphone à exécuter le grand modèle de base de Google directement sur l'appareil, ce qui nécessite 150 fois le calcul du plus grand modèle ML sur le Pixel 7.
Dans le même temps, Google a annoncé le lancement de "Assistant with Bard" pour les appareils Android et iOS, qui combine la fonction d'assistant personnel des téléphones mobiles avec l'IA générative. Les utilisateurs peuvent interagir avec Bard Assistant par le biais de texte, de voix ou d'images. en d’autres termes, c’est multimodal**.
Par exemple, lorsqu'un utilisateur demande "Quels e-mails importants ai-je manqués cette semaine ?", l'assistant Bard listera les points clés et le contenu spécifique, et joindra des liens vers les e-mails spécifiques correspondants. Il peut également aider l'utilisateur à extraire les adresses actives et à les afficher. les dans Google Maps.
En outre, Mustafa Suleyman, co-fondateur de DeepMind, a déclaré dans une récente interview que l'IA générative actuelle n'est qu'une étape technique de transition et qu'elle entrera ensuite dans l'ère de l'IA interactive**, où l'IA sera basée sur les différents besoins des utilisateurs en matière de tâches. Demandez un autre logiciel et/ou contactez une personne réelle pour faire le travail.
Il estime que la première vague d'IA se concentre principalement sur la classification : l'apprentissage profond montre que les humains peuvent entraîner l'IA à classer les données d'entrée telles que les images, les vidéos, les audios et les langues. L'humanité est actuellement dans la deuxième vague de « l'IA générative », ce qui signifie « saisir des données et générer de nouvelles données ». La troisième vague du futur appartiendra à "l'IA interactive". "Le dialogue est l'interface interactive du futur." Les utilisateurs non seulement cliquent sur des boutons et tapent du texte, mais parlent directement à l'IA. D'ici là, l'IA interactive sera en mesure de prendre actions indépendantes.
Tianfeng Securities a souligné que l'importance des scénarios au cours de la phase de mise en œuvre des applications ** d'IA côté C est devenue plus importante, les chatbots, les compagnons d'IA et les scénarios d'outils de production de contenu étant les premiers à être mis en œuvre. Les applications d'IA dans ces scénarios peuvent dépasser les attentes**.
Les analystes prédisent que les itérations de l'IA et la catalyse ultérieure des événements continueront de s'accélérer. À partir du second semestre, la vitesse d'itération des applications et des modèles des géants étrangers augmentera considérablement. Les capacités des chatbots généraux devraient être encore renforcées, ce qui peut conduire à des améliorations de l’expérience utilisateur et à une nouvelle croissance du nombre d’utilisateurs.
En outre, Huajin Securities a ajouté que le passage des grands modèles des scénarios généraux aux scénarios verticaux relève davantage d'une exploration de la commercialisation et constitue la force motrice permettant aux grands modèles de passer de la formation à l'inférence. Avec le développement et l'amélioration des grands modèles verticaux, l'application de grands modèles est la clé pour ouvrir une plus grande marge de croissance. L'Edge Computing est un marché incrémental clair et énorme, qui a désormais atteint le stade de la mise en œuvre industrielle. Les sociétés de cloud computing, les opérateurs de télécommunications, les équipementiers, les sociétés CDN, etc. promeuvent tous activement la mise en œuvre de l'industrie.