AI Weekly: 102 millions de dollars et la théorie de l'apprentissage par machine de la relativité générale | VentureBeat | AI


Quel est le montant de 102 millions de dollars chez les amis? C'était la question la semaine dernière alors que Element.ai a soulevé cette somme lourde dans un financement de série A. Les investisseurs ont inclus Microsoft Nvidia et Intel Capital tous ayant leurs propres ambitions d'IA.

Element vise à rendre l'AI facile pour les entreprises à utiliser en les connectant avec des experts en apprentissage machine. Et tandis que Element a peut-être rassemblé les concurrents Microsoft et Intel, les rivaux ont lancé avec fureur leurs propres revendications avec une dizaine d'investissements et des acquisitions .

Alors que ces mouvements indiquent que l'IA est devenu omniprésente pour les tâches commerciales, Google publie un article académique appelé " Un modèle pour les apprendre " montre une autre voie pour que l'apprentissage par machine devienne monnaie courante. L'article décrit un seul modèle d'apprentissage machine – baptisé MultiModel – qui peut effectuer de multiples tâches exceptionnellement bien. Comme l'explique Blair Hanley Frank, "Google ne prétend pas avoir un algorithme maître qui peut tout apprendre à la fois", mais implicitement dans cette déclaration est l'ambition de découvrir éventuellement un ou plusieurs de ces algorithmes, l'équivalent AI d'une théorie du général Relativité.

Pour la couverture de l'AI, envoyez des nouvelles aux Blair Hanley Frank et Khari Johnson et aux présentations des invités à John Brandon – et assurez-vous de mettre en favoris notre AI Channel .

Merci pour la lecture,
Blaise Zerega
Rédacteur en chef

P.S. Profitez de cette vidéo de Walt Mossberg de Recode, interviewant le chef de la direction de l'Amazon, Jeff Bezos, sur le potentiel "gigantesque" de l'IA.

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Lire la suite (en anglais)

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