Tessera Labs clôture une levée de fonds $60M menée par a16z

DeepSeek prévoit de lever jusqu’à 50 milliards de RMB lors d’un tour de table record, avec l’arrivée du modèle V4.1 en juin

D’après PANews le 8 mai, DeepSeek prévoit de lever jusqu’à 50 milliards de RMB lors de son premier tour de financement, ce qui marquerait la plus importante levée unique d’une entreprise chinoise d’IA. Le fondateur et PDG Liang Wenfeng devrait apporter le montant maximal. La société prévoit d’accélérer la grande mise en œuvre de modèles de langage

Sportix clôture une levée de fonds de 3,2 millions de dollars, menée par Coinvestor Ventures et animée par Animoca Brands

D’après ChainCatcher, la plateforme d’infrastructure d’IA sportive Sportix a finalisé une levée de fonds de 3,2 millions de dollars. La levée a été menée par Coinvestor Ventures, avec la participation d’Animoca Brands, Becker Ventures, X21 Digital et Alpha Capital. Sportix a indiqué qu’elle utilisera les fonds pour faire progresser son IA

Les coûts des données d’entraînement pour robots baissent de 65 % depuis 2024, passant de 340 à 118 dollars par heure

D’après Cointelegraph, le coût des données d’entraînement pour les robots a diminué de 65 % depuis 2024, passant de 340 dollars par heure à 118 dollars par heure en 2026.

China Mobile annonce une alliance d’écosystème pour l’application de jetons avec 8 partenaires le 8 mai

Selon PANews, le 8 mai, China Mobile a annoncé la création d’une Token Application Ecosystem Alliance avec 8 partenaires, dont Alibaba Cloud, Volcano Engine et Huawei Cloud. L’alliance s’appuie sur la plateforme d’agrégation de modèle MoMA pour construire une passerelle de services unifiée pour l’IA nationale m

Anthropic publie des autoencodeurs de langage naturel pour décoder les raisonnements des modèles d’IA et open-source le code

Anthropic a récemment publié des Natural Language Autoencoders (NLA), un outil qui traduit les activations internes du modèle en texte lisible par des humains, avec du code et des poids de modèles open source sur GitHub. Contrairement aux outils existants tels que les Sparse Autoencoders qui produisent des caractéristiques obscures, NLA génère directement