La société de blockchain et de développement informatique Yudiz a annoncé que la directrice financière, Zarna Shah, démissionnera le 31 janvier. Shah a déclaré que sa démission était due à un engagement personnel et qu'il démissionnerait également de son poste de cadre clé chargé de déterminer la divulgation des événements majeurs à la bourse. Yudiz a été fondé en 2011 et se concentre sur le développement d'applications web et mobiles ainsi que sur les technologies émergentes telles que AR/VR, AI/ML, blockchain et IoT. Au cours du premier semestre de l'exercice 2025, la société a déclaré un bénéfice net de 58,00 dollars, bien en deçà des 155,433 dollars de l'année dernière. (TechinAsia)

jeton Cet article explore comment la convergence de l’apprentissage automatique (ML) et de la DeFi (finance décentralisée) change le domaine des services financiers et améliore la précision des prédictions. Le ML alimente la finance décentralisée en analysant, prévoyant et automatisant les décisions financières. Cependant, des défis tels que la confidentialité des données, la transparence des modèles et la conformité réglementaire doivent encore être résolus. Les prochains blogs se concentreront sur le potentiel et les pièges de l’entraînement des modèles ML sur Blockchain.

AlloraNetwork, un réseau d’intelligence artificielle décentralisé, a officiellement publié sur la plate-forme X qu’il lancera bientôt le programme de points Allora, qui s’adresse principalement aux créateurs et développeurs de modèles ML qui exécutent des modèles sur le réseau, créent des sujets utiles et construisent des applications en utilisant l’intelligence collective d’Allora. Selon le profil officiel, AlloraNetwork est principalement soutenu par des institutions telles que Polychain, Framework, Blockchain Capital et d’autres.

Ritual, une plate-forme informatique d’IA décentralisée, a annoncé qu’elle disposait d’infernet-ml, une boîte à outils open source pour créer des flux de travail d’apprentissage automatique sur Infernet.

Selon les informations officielles, Banyan, un projet écologique de Filecoin, a conclu une coopération stratégique avec io.net. Le partenariat vise à promouvoir davantage la décentralisation et des alternatives abordables aux fournisseurs de services cloud centralisés existants en fournissant un accès réseau GPU au stockage de fichiers de niveau entreprise de Banyan et à l’IA/ML d’io.net.

Golden Finance a rapporté que Tom Cat, une société cotée en bourse, a publié une annonce ce soir, annonçant que sa filiale en propriété exclusive, Outfit7 Limited, a signé l’accord d’investissement dans le fonds d’investissement alternatif SILICON GARDENS FUND III, c’est-à-dire sur le fonds d’investissement en actions SILICON GARDENS FUND III (ci-après dénommé « SG Fund »), Outfit7 Limited, en tant qu’investisseur ordinaire, a investi dans SG Fund pour un montant de 1 million d’euros, et le domaine d’investissement comprend principalement l’investissement dans les capitaux propres de start-ups technologiques régionales dans les pays voisins tels que la Slovénie, la Croatie, la Serbie, etc., couvrant l’industrie du logiciel, le SaaS, le marché, la numérisation, l’IA / ML, le big data, le Web3 et d’autres industries à tendance mondiale.

Le 19 décembre, Polygon Labs a annoncé que le réseau d’oracles ZK Hyper Oracle intégrait son protocole zkOracle à Polygon CDK pour prendre en charge de nouvelles applications, des stablecoins entièrement décentralisés aux DApps alimentées par l’IA. Le protocole zkOracle fournit une solution oracle programmable qui facilite le calcul vérifiable, l’accès aux données historiques on-chain et l’inférence de l’IA, permettant aux développeurs de réaliser une automatisation sans confiance et une IA/ML on-chain.

Le portail DeFi et ML on-chain HyperOracle a annoncé qu’il s’intégrait à Polygon CDK pour fournir de la puissance de calcul aux constructeurs de Polygon, a rapporté Golden Finance. La dernière intégration zkOracle permet aux constructeurs d’étendre les capacités EVM pour permettre l’IA on-chain et le calcul avancé à l’aide du CDK Polygon. De plus, HyperOracle travaille avec Delphinus Lab, la première machine virtuelle zkWASM open-source, pour développer un prouveur zkWASM.

Selon IT Home du 6 décembre, l’enquête ML Insider 2023 menée par cnvrg.io, une filiale d’Intel Corporation qui se concentre sur les plateformes d’IA et de grands modèles de langage (LLM), a montré que seulement 10 % des entreprises ont intégré des solutions d’IA générative (GenAI) en production au cours de l’année écoulée. L’enquête montre également qu’environ la moitié des entreprises qui ont adopté l’IA générative signalent des améliorations de l’expérience client (58 %), de l’efficacité (53 %), des capacités des produits (52 %) et des réductions de coûts significatives (47 %). Malgré les avantages évidents, le chemin vers l’adoption de l’IA générative n’est pas sans défis. Selon l’enquête, 46 % des personnes interrogées ont cité l’infrastructure comme le plus grand obstacle au développement de LLM en produits, ainsi que d’autres obstacles, notamment la complexité, le manque de talents en IA, les coûts de mise en œuvre élevés et les problèmes de conformité. Quatre-vingt-quatre pour cent des personnes interrogées ont déclaré qu’elles avaient besoin de se perfectionner en raison de leur intérêt croissant pour la technologie LLM, et seulement 19 % étaient confiantes dans leur compréhension des mécanismes de cette technologie.

PANews a rapporté le 1er décembre que, selon Nikkei Asia, la société de capital-risque vietnamienne FEBE Ventures a annoncé le lancement d’un deuxième fonds d’une envergure de 75 millions de dollars, qui a été soutenu par le family office international Otium Capital et a établi un partenariat d’investissement conjoint avec Tekton Ventures. En outre, FEBE Ventures a annoncé qu’Aditya Pendyala se joindra à l’équipe en tant que partenaire doté d’une expertise dans les domaines de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML), des logiciels d’entreprise en tant que service (SaaS), de l’Internet des objets (IoT) et de la blockchain. À l’heure actuelle, FEBE Ventures a réalisé un certain nombre d’investissements dans le domaine du Web3, et son portefeuille comprend : Atato, un fournisseur de solutions de conservation d’actifs numériques agréé basé à Singapour, et SeMorpheus, une plateforme de vente au détail de marque Web3.

PANews a rapporté le 26 novembre que, selon VentureBeat, la plate-forme informatique distribuée Expanso, basée à Seattle, a clôturé un tour de table de 7,5 millions de dollars mené par General Catalyst et Hetz Ventures. Les fonds serviront à accélérer le développement de la plate-forme de traitement des données « Bacalhau ». Actuellement, Bacalhau peut gérer une gamme de tâches de données, du nettoyage et du traitement des journaux d’application à partir de la source, à l’exécution d’une formation ML distribuée sur des appareils distants, etc.

ARM a annoncé aujourd’hui le lancement du cœur Cortex-M52, conçu pour les applications AIoT, qui apporte des gains de performances en matière de DSP et d’apprentissage automatique (ML) tout en réduisant les coûts. ARM s’attend à ce que ses partenaires lancent des produits en 2024. Selon les rapports, Cortex-M52 favorisera la popularisation des fonctions ML des microcontrôleurs grâce à des avantages par rapport au prix actuel du marché, en apportant la puissance de calcul de l’IA dans des appareils à moindre coût et à faible consommation d’énergie. Le Cortex-M52 offre des performances ML jusqu’à 5,6 fois plus rapides et un DSP jusqu’à 2,7 fois plus rapide que les générations précédentes de la famille de produits Cortex-M basée sur l’architecture Armv8.1-M. Il est rapporté que le Cortex-M52 était auparavant connu sous le nom de « Xingchen » STAR-MC2 sur le marché chinois, et est un produit collaboratif entre ARM et l’équipe d’ingénierie R&D d’ARM.

PANews a rapporté le 23 novembre que, selon Alexablockchain, Hyper Oracle, un réseau d’oracles ZK soutenu par Sequoia China, a annoncé le lancement d’Optimistic Machine Learning « opML », une solution open source pour les grands modèles d’apprentissage automatique , qui vise à changer la façon dont les grands modèles d’apprentissage automatique (ML) s’exécutent sur la blockchain Ethereum, ce qui signifie que les utilisateurs peuvent exécuter de grands modèles de langage sur du matériel de base tel que des ordinateurs portables, sans avoir besoin de ressources haut de gamme telles que des GPU, et avec des performances et une flexibilité supérieures à celles de zkML (apprentissage automatique à connaissance nulle). Il est rapporté qu’opML prend en charge les modèles d’apprentissage automatique à grande échelle actuels sur le réseau principal Ethereum, y compris les modèles complexes comme GPT 3.5, et prend également en charge l’informatique sans confiance, et le mécanisme de vérification basé sur l’optimisme peut assurer la décentralisation et la vérifiabilité de l’informatique pendant l’apprentissage de l’IA et de l’apprentissage automatique. Selon les informations précédentes, Hyper Oracle a réalisé un tour de financement de pré-amorçage de 3 millions de dollars cette année, co-dirigé par dao5 et Sequoia China Seed Fund, avec la participation de FutureMoney Group et d’autres.

Selon BusinessWire, le 20 novembre, la société indienne de services d’ingénierie L&T a annoncé un partenariat avec NVIDIA pour développer une architecture définie par logiciel pour les dispositifs médicaux axés sur l’endoscopie, améliorant ainsi la qualité d’image et l’évolutivité des produits. Il est rapporté que l’architecture a été développée à partir de zéro et dispose d’un pipeline de traitement d’image qui peut être utilisé pour la réduction du bruit, l’amélioration des bords et du contraste, l’amélioration de la texture et des couleurs et la correction des taches. De plus, l’architecture intègre des modèles d’IA/ML développés pour détecter, identifier et classer les polypes. La collaboration s’appuie sur les plates-formes NVIDIA Holoscan et NVIDIA IGX Orin avec une latence de transfert de données ultra-faible, des capacités de traitement d’image supérieures et une évolutivité pour prendre en charge un large éventail d’applications d’IA.

Selon un rapport de Webmaster’s Home du 13 novembre, le domaine des grands modèles de langage (LLM) se développe rapidement et la demande de professionnels tels que l’apprentissage profond, l’apprentissage automatique et le traitement du langage naturel (NLP) a augmenté. Selon une analyse de GlobalData, les entreprises d’un large éventail de secteurs publient des offres d’emploi liées à GPT-4, certaines des entreprises bien connues recherchant des professionnels GPT-4, notamment Microsoft, Citigroup, Merck & Co., Thomson Reuters et Travelers Insurance Company. Microsoft est à la recherche d’un(e) « Skype Senior Software Engineer » pour un poste dédié à l’intégration de l’IA dans Skype ; Le poste de « Generative AI Full Stack Engineering Lead – Code Control » de Citigroup est conçu pour piloter et contribuer à l’orientation technique des produits et services ; Le poste d’ingénieur « IA/ML » chez Merck & Co. est conçu pour explorer et appliquer les derniers grands modèles de langage, entre autres. L’émergence de ces postes démontre la large application de GPT-4 dans diverses industries, offrant une multitude d’opportunités de développement pour les professionnels de différents domaines.

PANews a rapporté le 30 octobre que le réseau de rendu distribué Render Network a récemment déclaré que sa proposition basée sur « RNP-005 » avait été approuvée avec un soutien de 99,79%. Il est entendu que la proposition RNP-005 vise à utiliser Beam comme deuxième client informatique pour tirer parti du provisionnement GPU de Render Network pour gérer les charges de travail d’apprentissage automatique. Beam est un service cloud GPU à la demande conçu pour fournir des GPU pour les projets d’IA et de ML qui peuvent être utilisés pour accélérer le développement et le déploiement de l’IA sans avoir besoin de gérer l’infrastructure.

La start-up d’IA Giga ML a levé 3,6 millions de dollars en financement d’amorçage, dirigée par la société de capital-risque Nexus Ventures Partners et des investisseurs providentiels tels que Y Combinator et Liquid 2 Venture, 8vdx, et Garry Tan, président et chef de la direction de Y Combinator, a annoncé le 23 octobre. Il est rapporté que Giga ML a été fondée en 2023 pour fournir aux entreprises des modèles de langage à grande échelle (LLM) personnalisables. La société affirme que son modèle X1 Large 32k est plus adaptable et plus adaptable que le modèle Ilama2 70B 4k de LLM open source.

Selon un rapport de Webmaster House du 12 octobre, l’équipe IA / ML d’Apple et l’équipe de recherche de l’Université Columbia ont développé un grand modèle multimodal « Ferret » capable de trouver avec précision les feux de circulation dans les images, qui fonctionne mieux que le GPT-4V et améliore la précision des grands modèles dans les tâches « regarder, parler, répondre ». L’innovation clé de Ferret réside dans la combinaison étroite de la compréhension spatiale de la référence et de la mise à la terre, permettant au modèle de comprendre la sémantique d’une région donnée et de trouver la cible correspondante en même temps.

Selon un rapport du Science and Technology Innovation Board Daily du 6 octobre, lors d'une récente conférence de lancement de nouveaux produits, Google a officiellement lancé la nouvelle génération de téléphones phares Android de la série Pixel 8/Pro, équipés de la puce Tensor G3, qui peut fonctionner modèle ML (apprentissage automatique) plus complexe, 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 du 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 du téléphone mobile 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.