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Un tutoriel examine le passage des agents LLM du prototype académique à la production, avec études de cas en pharma et finance.
Un nouveau framework guide des agents de codage pour transformer des implémentations de référence en déploiements multi-GPU optimisés, avec des gains massifs de latence.
NVIDIA détaille les défis méthodologiques liés à l'évaluation rigoureuse des foundation models robotiques en conditions réelles.
Une nouvelle méthodologie d'évaluation montre que les règles de déploiement, et non les modèles seuls, déterminent causalement les comportements collectifs dangereux en IA multi-agents.
Hugging Face et AWS renforcent leur intégration : les modèles du Hub sont désormais déployables directement dans SageMaker Studio en un seul clic.
Microsoft Azure AI Foundry intègre les modèles Hugging Face via un service de calcul managé, simplifiant le déploiement en production.
Face à l'essor des systèmes agentiques, le MIT Technology Review identifie quatre piliers stables pour déployer l'IA en production.
Pour des raisons de sécurité, l'administration américaine aurait contacté OpenAI afin de reporter la mise en ligne de son prochain modèle.
NVIDIA propose un blueprint open source pour agents IA long-horizon, prêt pour la production sur l'infrastructure cloud d'Oracle.
Hugging Face simplifie le déploiement d'inférence à grande échelle : un serveur vLLM opérationnel en une ligne de commande via HF Jobs.
Modal lance Auto Endpoints, une solution d'inférence managée qui promet performances optimales et maîtrise totale du déploiement.