CORTEXGemini franchit le milliard d’utilisateurs mensuels et talonne ChatGPT
L'application devient ainsi le 14ᵉ produit du géant américain à atteindre cette barre, tandis que ChatGPT conserve la première place avec une...
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L'application devient ainsi le 14ᵉ produit du géant américain à atteindre cette barre, tandis que ChatGPT conserve la première place avec une...
Une chanteuse aux 168 000 abonnés qui n'a jamais existé, des morceaux générés à la chaîne, et des auditeurs qui n'y voient que du feu : Spotify sort enfin les étiquettes. Un Français avait montré la voie.
SpaceXAI, la maison d'Elon Musk née de la fusion entre SpaceX et xAI, a mis en ligne mardi la bêta de Grok Bot. L'outil installe des agents IA sur une ...
Vous trouvez le Google Pixel 11 joli et élégant ? Certes, cependant, Google n’a toujours pas répondu à une demande des utilisateurs, de longue date. Sur la prise en mains, le Pixel 11 rate son coup.
Progrès de l’IA générative aidant, il est bien difficile désormais de distinguer à coup sûr une photo réelle d’une image photoréaliste générée par…
La fin d'une fonction gratuite dans Gemini au profit d'une fonction payante ? Dès le 20 octobre 2026, Google pourrait mettre un germe aux Gems, de son assistant Gemini. Toutefois, la fonction pourrait être facturée.
Open source WeatherNext model can make accurate predictions with lower-resolution weather data.
OpenAI agrandit les perspectives de son chatbot ChatGPT. Les utilisateurs gratuits voient ainsi la limite d'utilisation du modèle GPT-5.6 Luna être levées.
À six jours de sa présentation attendue, la prochaine montre connectée de Google apparaît dans une série de visuels promotionnels. Son apparence changerait à peine, mais la mémoire, les fonctions de santé et l'intégration de Gemini progresseraient sensiblement.
Google has fixed the issues, which exploited a trust boundary between two AI agents with different privilege levels to trigger automation that could compromise the supply chain.
L’intelligence artificielle générative accélère la production de contenus et l’analyse de données, mais son fonctionnement repose sur des infrastructures physiques très consommatrices. La première synthèse institutionnelle française consacrée au sujet souligne l’urgence de mieux mesurer ces impacts et de maîtriser la croissance des usages.
Google’s AI leadership changes may have come down to pressure to speed up products — and internal ethical conflicts.
Assistant will disappear, leaving only Gemini for voice control in the coming weeks.
Pendant plusieurs semaines, des modèles ont échangé des centaines de milliers de messages en utilisant un canal de communication non prévu, avant...
Gemini Spark est désormais disponible dans 160 pays. Spark est un agent IA personnel capable de réaliser un enchainement de tâches l'aide des comptes et mots de passe de l'utilisateur. Mais, sur le Vieux Continent, les choses vont toujours plus lentement.
Google a eu la main lourde avec l'intelligence artificielle générative. À peine intégré à Google Earth, l'outil Nano Banana 2 a permis à n'importe quel internaute de fabriquer de fausses images satellite susceptibles de propager des fake news. La fonctionnalité a rapidement échappé à tout contrôle. Face à la polémique, Google a fait marche arrière en moins de 24 heures, retirant l'outil le temps de renforcer ses garde-fous.
We’re introducing Gemini-powered comment workflows in Google Docs to help you quickly understand and respond to collaborator feedback. These new features enable Gemini to read, summarize, and act on comments throughout your document, saving you time and streamlining collaboration. | Learn more.
Help me create in Google Forms now supports generating quizzes. With this launch, you can quickly create a quiz by writing a specific prompt for Help me create describing the quiz you want to create. Your prompt can reference Google Drive files like Docs, Slides or PDFs to use as sources for the quiz, should you choose. | Learn more.
Attack Discovery uses large language models (LLMs) to analyze alerts and identify potential attacks. Each discovery groups related alerts into an attack...
Companies don’t need to adopt large language models to get real benefits from AI, some experts say.
Optimizing GPU kernels is critical for efficient modern machine learning systems yet remains challenging due to the complex interplay of design factors and rapid hardware evolution. Existing automated approaches typically treat Large Language Models (LLMs) merely as stochastic code generators within heuristic-guided evolutionary loops. These methods often struggle with complex kernels requiring coordinated, multi-step structural transformations, as they lack explicit planning capabilities and frequently discard promising strategies due to inefficient or incorrect intermediate implementations. To address this, we propose Search via Co-Evolving World Model and build K-Search based on this method. By replacing static search heuristics with a co-evolving world model, our framework leverages LLMs' prior domain knowledge to guide the search, actively exploring the optimization space. This approach explicitly decouples high-level algorithmic planning from low-level program instantiation, enabling the system to navigate non-monotonic optimization paths while remaining resilient to temporary implementation defects. We evaluate K-Search on diverse, complex kernels from FlashInfer, including GQA, MLA, and MoE kernels. Our results show that K-Search significantly outperforms state-of-the-art evolutionary search methods, achieving an average 2.10x improvement and up to a 14.3x gain on complex MoE kernels. On the GPUMode TriMul task, K-Search achieves state-of-the-art performance on H100, reaching 1030us and surpassing both prior evolution and human-designed solutions.
Invoke Atlassian-hosted large language models from Forge apps using the @forge/llm SDK.
Historically, running advanced analytics or training ML models across clouds meant a cross-cloud tax: high egress fees, network latency, and fragile ETL pipelines. The borderless Lakehouse solves this with Cross-Cloud Interconnects. These private, dedicated links deliver consistent bandwidth and lower latency than the public internet, at a fraction of the cost of traditional cross-cloud connections. The borderless Lakehouse supports zero variable egress costs when accessing your data from AWS1.