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HyperAI a compilé une série de tutoriels et d'ensembles de données très précieux et largement applicables, du 17 au 21 novembre, couvrant de multiples domaines tels que la génération vidéo, l'édition d'images et la reconnaissance optique de caractères (OCR).

Meituan a publié en open source son dernier modèle de génération vidéo, LongCat-Video, qui vise à gérer diverses tâches de génération vidéo grâce à une architecture unifiée, notamment la conversion de texte en vidéo, d'image en vidéo et la continuation vidéo.

Des équipes provenant de plus de dix institutions de recherche du monde entier, dont l'Université de Californie à Berkeley, l'Université de Cambridge et l'Université d'Oxford, ont collaboré pour lancer AION-1, la première famille de modèles fondamentaux multimodaux à grande échelle pour l'astronomie.

Au printemps 2025, Fei-Fei Li a reçu le prix d'ingénierie de la reine Elizabeth en reconnaissance de ses contributions fondamentales aux domaines de la vision par ordinateur et de l'apprentissage profond.

Une équipe de recherche de l'Université de Toronto et du Centre de recherche sur l'innovation en matière d'énergie propre du Conseil national de recherches du Canada a proposé MOF-ChemUnity : un graphe de connaissances structuré, évolutif et extensible.

Une équipe conjointe composée de l'Université du Maine, de Google et de l'Université Harvard a proposé la « Fonction de Dirac harmonique sphérique (SHDD) » et son cadre intégré, LocDiff.

Le déploiement en un clic de Yolov13 est désormais disponible dans la section « Tutoriels » du site web HyperAI. Il vous suffit de télécharger une image pour obtenir instantanément un retour précis sur la reconnaissance de la cible. Essayez-le !

Sakana AI, fondée par Llion Jones, l'un des auteurs de l'article sur les transformateurs, a lancé le premier « scientifique IA » au monde, capable de proposer de manière autonome des questions de recherche, de concevoir des expériences et de rédiger des articles, provoquant un véritable tollé au sein de la communauté scientifique mondiale.

La startup Lila Sciences a annoncé la finalisation d'une nouvelle levée de fonds, récoltant 350 millions de dollars lors de son tour de table de série A et portant son financement total à 550 millions de dollars. Cette injection de capitaux lui confère officiellement le statut de licorne.

Une équipe du MIT, de l'Université du Wisconsin-Madison et d'autres institutions a proposé une méthode appelée AutoSciDACT, qui peut être utilisée pour automatiser la détection de « nouvelles découvertes » dans les données scientifiques, simplifiant ainsi la recherche scientifique.

En 2025, Stability AI, pionnière de l'open source, a lancé son produit destiné aux entreprises, « Stability AI Solutions », marquant ainsi sa transition de l'idéal open source à la réalité commerciale.

« DeepSeek-OCR : La compression visuelle remplace la reconnaissance de caractères traditionnelle » est désormais disponible dans la section « Tutoriels » du site web HyperAI (hyper.ai). Déployez-le et testez-le en un clic !

HyperAI a compilé une série de tutoriels et d'ensembles de données très précieux et largement applicables, du 3 au 7 novembre, couvrant de multiples domaines tels que la détection d'objets en temps réel, la biomédecine, les géosciences et la reconnaissance optique de caractères (OCR).

Une équipe de recherche conjointe de l'Université Columbia et de l'Université Stanford a développé le cadre informatique Squidiff, capable de prédire les réponses transcriptomiques dans différents types de cellules sous induction de différenciation, perturbation génétique et traitement médicamenteux.

Une équipe de recherche dirigée par le professeur David Baker de l'Université de Washington a développé PLACER, un réseau neuronal graphique capable de générer avec précision les structures de diverses petites molécules organiques en fonction de leur composition atomique et des informations relatives à leurs liaisons.

Fondée par trois jeunes de 22 ans ayant abandonné leurs études, Mercor a levé 350 millions de dollars lors d'un tour de table de série C en moins de trois ans. L'entreprise utilise un modèle de recrutement basé sur l'intelligence artificielle pour optimiser le processus de recrutement traditionnel.

Une équipe conjointe de l'ETH Zurich et d'autres institutions a proposé un cadre d'apprentissage profond appelé NOBLE, qui est le premier cadre d'apprentissage profond à grande échelle dont les performances ont été validées à l'aide de données expérimentales provenant du cortex cérébral humain.

Liam Fedus, ancien vice-président d'OpenAI, dirige une équipe de plus de 20 scientifiques de haut niveau qui se consacrent à « l'IA au service de la science ».

L'Université de Californie a développé OmniCast, qui permet d'atténuer considérablement le problème d'accumulation d'erreurs des méthodes autorégressives, tout en étant capable d'apprendre la dynamique météorologique au-delà des conditions initiales.

Le 28 octobre à midi (heure de l'Est), la conférence GTC de NVIDIA s'est tenue pour la première fois à Washington, capitale politique des États-Unis. Jensen Huang, PDG de NVIDIA, y a prononcé un discours d'ouverture, abordant les télécommunications, l'informatique quantique, les usines d'IA, l'informatique d'entreprise, la robotique et d'autres domaines, et a présenté le nouveau modèle de leadership en matière d'infrastructures et d'innovation en intelligence artificielle.

Une équipe de recherche de l'Institut de recherche sur les matériaux IMDEA en Espagne a lancé la plateforme numérique semi-autonome Reac-Discovery, qui fournit des solutions innovantes pour les réacteurs catalytiques avancés basés sur des structures périodiques à pores ouverts.

HyperAI a compilé une série de tutoriels et d'ensembles de données précieux et largement utilisés pour tous du 20 au 24 octobre, couvrant une variété de domaines tels que la biomédecine, le HPC, le raisonnement mathématique et l'extraction d'informations textuelles.

Le MIT a collaboré avec plusieurs institutions pour lancer BoltzGen, qui remplace les étiquettes de résidus discrètes traditionnelles par des représentations géométriques continues pour réaliser une formation conjointe du repliement des protéines et de la conception des liants.

Plusieurs équipes de Google ont proposé conjointement « Earth AI », qui utilise l'agent de raisonnement piloté par Gemini pour parvenir à une collaboration multi-modèle approfondie et à un raisonnement conjoint en plusieurs étapes, poussant la recherche sur le système terrestre vers des informations mondiales exploitables.

« HuMo-1.7B : Un cadre de génération de vidéos multimodales » est désormais disponible dans la section « Tutoriels » du site officiel d'HyperAI (hyper.ai). Si vous fournissez plus d'informations, le modèle pourra-t-il produire une vidéo satisfaisante ?
