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Ce que vous devez savoir sur les data centers d'IA
Les entreprises d'IA planifient une construction de data centers qui se classera parmi les plus grands projets d'infrastructure de l'histoire. Nous examinons leurs besoins en énergie, ce qui rend les data centers d'IA spéciaux, et ce que tout cela signifie pour la politique de l'IA et l'avenir de l'IA.
4 nov. 2025 · Par Anson Ho, Ben Cottier et Yafah Edelman
Que nous apprend OSWorld sur la capacité de l'IA à utiliser les ordinateurs ?
Nous examinons OSWorld, un benchmark d'utilisation d'ordinateur de premier plan. Les tâches sont relativement simples, beaucoup n'exigent pas d'interfaces graphiques, et le succès dépend souvent de l'interprétation d'instructions ambiguës. Le benchmark n'est pas non plus stable dans le temps.
30 oct. 2025 · Par Florian Brand et Greg Burnham
L'entraînement décentralisé peut-il résoudre le problème énergétique de l'IA ?
Analyse technique de la faisabilité de l'entraînement décentralisé pour l'IA de pointe. Évaluation des coûts réseau ($410M vs $77B datacenter), latence, et viabilité économique pour les modèles à grande échelle.
28 oct. 2025 · Par Jaime Sevilla et Anton Troynikov
Évaluation des capacités mathématiques de Gemini 2.5 Deep Think
Utilisation améliorée des connaissances et de la précision, utile pour la recherche, plus conceptuel en géométrie, mais créativité limitée et problèmes de citation.
9 oct. 2025 · Par Greg Burnham
À quoi ressemblera l'IA en 2030 ?
Si la mise à l'échelle persiste jusqu'en 2030, les investissements en IA atteindront des centaines de milliards de dollars et nécessiteront des gigawatts de puissance. Les benchmarks suggèrent que l'IA pourrait améliorer la productivité dans des domaines précieux tels que la R&D scientifique.
16 sept. 2025 · Par David Owen
Quelle puissance l'entraînement de l'IA de pointe exigera-t-il en 2030 ?
La puissance nécessaire pour entraîner les plus grands modèles de pointe augmente de plus de 2x par an et devrait atteindre plusieurs gigawatts d'ici 2030.
11 août 2025 · Par Josh You et David Owen
Évaluation des capacités mathématiques de Grok 4
Il excelle dans les calculs complexes, s'améliore dans les preuves et est utile pour la recherche documentaire. Il privilégie toujours les calculs de bas niveau et s'appuie sur les connaissances de base.
25 juil. 2025 · Par Greg Burnham
Économie de l'inférence des modèles de langage
Nous étudions comment la vitesse s'équilibre avec le coût dans l'inférence des modèles de langage. Nous constatons que la latence d'inférence évolue avec la racine carrée de la taille du modèle et la racine cubique de la bande passante mémoire.
17 juin 2025 · Par Ege Erdil