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11 mai (Reuters) – Il est difficile de voir de la science-fiction dans la deuxième tentative de Google de lunettes avec un ordinateur intégré.
Une décennie après l’avènement de Google Glass, une paire de spécifications et de science-fiction éculées qui dépeignent ce que le porteur a vu mais soulèvent des problèmes de confidentialité et obtiennent un score faible pour le design, Alphabet Inc. (GOOGL.O) Mercredi, l’unité a présenté en avant-première une paire de lunettes standard encore inconnues qui affichent les traductions des conversations en temps réel et ne montrent aucune pointe de caméra.
La nouvelle paire de lunettes de réalité augmentée n’était que l’un des nombreux produits à long terme que Google a dévoilés lors de sa conférence annuelle des développeurs d’E/S Google qui vise à connecter le monde réel et le monde numérique de la recherche, des cartes et d’autres services de l’entreprise en utilisant les dernières avancées. . en intelligence artificielle.
« Ce sur quoi nous travaillons, c’est une technologie qui nous permet de briser les barrières linguistiques, de prendre des années de recherche sur Google Translate et de l’apporter au spectacle », a déclaré Eddie Chung, directeur de la gestion des produits chez Google, décrivant la possibilité de « sous-titrer traductions pour le monde.
Vendre plus d’appareils peut aider Google à augmenter ses bénéfices en gardant les utilisateurs dans son réseau technologique, car il n’a pas à partager les ventes d’annonces avec des fabricants d’appareils comme Apple Inc. (AAPL.O)Et Samsung Electronics (005930.KS)qui aide à distribuer ses services.
Google a également présenté une tablette qui sera lancée en 2023 et une smartwatch qui sera mise en vente plus tard cette année, révélant une stratégie visant à proposer une gamme de produits de type Apple.
Mais l’activité matérielle de Google est encore petite, avec sa part de marché mondiale dans les smartphones, par exemple, inférieure à 1%, selon le chercheur IDC. Des concurrents de recherche ont récemment été lancés parallèlement à des enquêtes antitrust en cours dans le monde entier sur la domination de Google sur les logiciels mobiles et d’autres domaines qui menacent de limiter la capacité de l’entreprise à gagner du terrain dans de nouvelles entreprises.
Les actions d’Alphabet ont chuté de 0,7% mercredi.
Le dévoilement des nouvelles lunettes reflète la prudence croissante de l’entreprise au milieu d’un examen plus approfondi de Big Tech. Lorsque Google Glass a été présenté à I/O en 2012, les parapentistes l’ont utilisé pour une émission en direct pour sauter dans un bâtiment à San Francisco, la société recevant un laissez-passer aérien spécial pour l’aventure.
Cette fois, Google n’a montré qu’une vidéo de son prototype, qui comportait des sous-titres pour des conversations comprenant l’anglais, le mandarin, l’espagnol et la langue des signes américaine.
Il n’a pas précisé de date de sortie ni confirmé immédiatement que l’appareil n’avait pas d’appareil photo.
Séparément de l’outil, Google a précédemment présenté une fonctionnalité qui permettrait éventuellement aux utilisateurs de capturer une vidéo des étagères des magasins avec des bouteilles de vin et de demander à l’application de recherche d’exécuter des fonctions telles que la sélection automatique des options des établissements vinicoles appartenant à des Noirs.
De même, plus tard cette année, les utilisateurs pourront prendre une photo d’un produit et localiser les magasins à proximité où il est disponible.
Plus tard cette année également, Maps lancera une vue immersive de certaines des grandes villes intégrant Street View et des images aériennes pour « créer un modèle numérique riche du monde », a déclaré Google.
La tablette reflète la décision de Google il y a trois ans d’abandonner sa fabrication après de mauvaises ventes. Il n’a expédié que 500 000 de ces unités, selon l’International Data Center.
Rick Osterloh, vice-président des appareils et services de Google, a déclaré aux journalistes que la nouvelle tablette vient après un intérêt accru des utilisateurs et a été annoncée tôt pour informer les acheteurs qui envisagent des alternatives.
Il a ajouté que la Pixel Watch, qui ne sera pas compatible avec les iPhones d’Apple, attirera des utilisateurs différents des appareils Google Fitbit liés à la santé et au fitness, qui ont été achetés l’année dernière pour 2,1 milliards de dollars.
Entre autres annonces, l’application Google Wallet relancée stockera en fait les permis de conduire dans certaines régions des États-Unis plus tard cette année, reflétant une fonctionnalité qu’Apple a introduite pour la première fois en Arizona sur ses iPhones en mars.
Reportage supplémentaire de Parrish Dave à Oakland, en Californie, et de Yuvraj Malik à Bengaluru. Montage par Paul Simao, Matthew Lewis, Nick Czyminsky et Bernard Orr
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Les grands modèles de langage sont souvent pré-entraînés sur d’énormes ensembles de données contenant un mélange de texte et de code. Bien que le code soit essentiel dans les modèles de formation conçus pour les tâches de programmation, il est de plus en plus courant de l’inclure dans les données de pré-formation pour les modèles non explicitement destinés à la génération de code.
dans Nouveau papierchercheurs en adhérer Ils ont systématiquement étudié l’effet des données de code dans la pré-formation LLM sur les performances globales au-delà des tâches de codage.
« Bien qu’il y ait eu un consensus parmi les praticiens sur le fait que les données de code jouent un rôle essentiel dans la performance LLM, il n’y a eu que peu de travaux analysant l’impact précis du code sur les tâches non codées », ont écrit les chercheurs.
Leurs résultats montrent que le code joue un rôle crucial dans l’amélioration des performances des étudiants en LLM sur un large éventail de tâches. La manière dont ils sont parvenus à ces résultats est également importante et pourrait avoir des implications pour la formation des étudiants en LLM à des applications concrètes.
Pour comprendre l’impact du code sur les performances globales de LLM, les chercheurs ont mené une série d’expériences. Ils ont pris en compte divers facteurs, notamment la quantité de code dans les données de formation, l’endroit où le code est ajouté pendant le processus de formation, la qualité du code et la taille des modèles.
Les chercheurs ont utilisé un processus de formation en deux étapes. Premièrement, ils ont effectué un « pré-entraînement continu » en prenant des modèles précédemment formés et en continuant à les former sur de nouveaux ensembles de données avec différentes proportions de texte et de symboles pour un nombre fixe de symboles. Ils ont ensuite utilisé une phase de « refroidissement », en attribuant des pondérations plus élevées aux ensembles de données de meilleure qualité au cours des dernières étapes de la formation.
Le modèle de base a été formé uniquement sur du texte. Ils ont également testé des modèles qui ont d’abord été pré-entraînés sur un ensemble de données équilibré de code et de texte, puis formés davantage sur des données textuelles au cours d’une phase de pré-formation en cours. Ils disposaient également d’un ensemble de modèles pré-entraînés uniquement sur les données de code et davantage formés sur le texte.
Les chercheurs ont évalué les performances des modèles à différentes échelles, de 470 millions à 2,8 milliards de paramètres. Ils ont utilisé une variété de critères qui mesurent les capacités des modèles à connaître le monde, à raisonner en langage naturel et à exécuter du code.
Les expériences ont révélé que le code améliore systématiquement les performances des étudiants en LLM sur les tâches non liées au code.
Dans les tâches de raisonnement en langage naturel, les modèles formés au code ont systématiquement surpassé les modèles textuels. Il est intéressant de noter que les chercheurs ont découvert que le pré-entraînement du modèle avec 100 % de données de code entraînait les meilleures performances sur ces tests.
« Cela montre que l’initialisation à partir d’un modèle pré-entraîné avec une combinaison de code a un effet positif important sur les tâches d’inférence du langage de programmation », ont écrit les chercheurs.
Pour les tâches de connaissances globales, un mélange équilibré de code et de texte dans les données de pré-formation a donné les meilleures performances. « La performance sur les tâches de connaissances globales semble dépendre d’un mélange de données plus équilibré entre l’amorçage et une plus grande proportion de texte dans la phase de pré-formation en cours », suggèrent les chercheurs.
Sur les tâches génératives, les modèles de code uniquement et équilibrés ont surpassé le modèle de texte uniquement, ce qui confirme que les données de code dans le mélange de pré-entraînement « améliorent non seulement le raisonnement, mais aident également le modèle à produire des générations de meilleure qualité ».
Les chercheurs ont également noté que les gains de performances résultant de l’ajout de code aux données de pré-entraînement augmentaient à mesure que la taille du modèle augmentait. Les améliorations ont été particulièrement notables dans les connaissances globales et les performances du code, suivies par des gains modestes dans le raisonnement en langage naturel.
« Ces résultats montrent que l’équilibre entre les tâches en langage naturel et la génération de code augmente avec la taille du modèle », écrivent les chercheurs.
Il convient de noter que les modèles LLM montrent souvent un comportement émergent à très grande échelle et que les tendances observées dans l’étude peuvent changer sur des dizaines ou des centaines de milliards de paramètres. En raison de contraintes financières, les chercheurs n’ont pas pu tester les effets de leurs expériences à très grande échelle. Cependant, ils sont optimistes quant à la validité de leurs résultats pour des modèles plus grands.
« Étant donné que nos résultats se situent entre 470 millions et 2,8 milliards, nous pensons qu’ils devraient être valables pour des modèles de plus grande taille et des budgets de code plus importants », ont-ils écrit.
Les chercheurs ont également constaté que l’ajout d’un code synthétique de haute qualité aux données de pré-entraînement améliorait considérablement les performances. Ceci est particulièrement utile car il ne repose pas sur du code généré par l’homme, dont la quantité est limitée.
« Nos instructions de code synthétique ont été générées à l’aide d’énoncés de problèmes qui ont été utilisés pour créer des solutions Python et ont été formellement vérifiés », a déclaré Virat Ariyabhumi, chercheur chez Cohere For AI et auteur principal de l’article, à VentureBeat. « Il s’agit d’une énorme tendance au potentiel futur – et le critère clé que les praticiens doivent garder à l’esprit s’ils souhaitent exploiter des données de code synthétiques est d’utiliser un modèle de tuteur hautes performances pour générer les données de code. »
Ils ont également constaté que l’ajout de données adjacentes au code, telles que les demandes d’extraction et les validations GitHub, peut améliorer les capacités des modèles sur les tâches d’inférence.
L’intégration du code dans la phase de récupération de la formation a entraîné de nouvelles améliorations des performances LLM sur plusieurs tâches non liées au code. Cette découverte pourrait être pertinente pour les organisations, qui sont plus susceptibles d’affiner leurs modèles en utilisant leurs données plutôt que de former leurs propres modèles à partir de zéro.
« La phase de récupération est probablement la plus proche d’un réglage fin en termes de coût, de qualité des données et de ressources nécessaires », a déclaré Ariyabumi. « Elle apporte des gains significatifs, donc quelle que soit la phase de formation, nous recommandons d’inclure du code dans le mix de formation. .» « Nous espérons que l’inclusion d’un code de haute qualité (comme celui dans les bases de code internes et les données adjacentes au code) apportera une amélioration pendant la période de refroidissement. »
Alors que Cohere se concentre sur la fourniture de programmes LLM pour les applications d’entreprise, il sera intéressant de voir comment ces résultats impacteront le déploiement de ses modèles et produits à l’avenir. Par exemple, une entreprise peut proposer un ensemble plus large de modèles pré-entraînés sur différentes combinaisons de code et de script, chacun étant adapté à différents types de tâches. Les entreprises peuvent ensuite adapter ces modèles à leurs propres données afin d’obtenir les meilleures performances pour un type d’application spécifique.
« Nous espérons que les résultats de nos recherches seront d’une réelle pertinence pour les développeurs et conduiront à des modèles plus performants », a déclaré Ariyabumi. « Ce qui est étonnant dans ce que nous avons découvert, c’est que le code améliore les performances en dehors des tâches de code et qu’il informe réellement sur la façon dont nous le faisons. pensez à former des modèles modernes que nous servons.
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[1] Capteur super 35 mm et capteur plein format, avec l’extenseur 1,5x activé dans le DUVO 14-100 mm.
[2] Un prolongateur 1,5x peut élargir le cercle d’image pour couvrir les capteurs d’appareil photo plein format et étendre la distance focale vers le côté téléobjectif sur les capteurs d’appareil photo Super 35 mm.
[3] L’équipement Steadicam est utilisé pour filmer des vidéos stables, réduisant ainsi les tremblements indésirables et autres mouvements pouvant survenir lors de la prise de vue avec l’appareil photo et l’objectif en main. Les produits Steadicam sont disponibles séparément auprès de tiers et ne sont pas affiliés à Fujifilm.
[4] Capable de couvrir un cercle d’image de 28,5 mm sur toute la plage de zoom lorsqu’il est combiné avec un appareil photo doté d’un capteur Super 35 mm, et avec l’extenseur 1,5x activé pour couvrir un cercle d’image allant jusqu’à 41,3 mm sur toute la plage de zoom lorsqu’il est combiné avec un appareil photo avec un capteur équivalent plein format.
[5] La distance entre les dents de l’engrenage focal
[6] Un pare-soleil avec une grande flexibilité pour fixer des filtres et ajuster le blocage de la lumière à l’aide de drapeaux.
[7] La distance entre le rebord de l’objectif et le capteur d’image de l’appareil photo
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Les utilisateurs de Windows qui n’ont pas encore installé les derniers correctifs pour leur système d’exploitation devront aller de l’avant, car il existe désormais un code permettant d’exploiter une grave vulnérabilité annoncée par Redmond il y a deux semaines.
Le défaut CVE-2024-38063Ce logiciel a un score CVSS de 9,8 car il permet à un attaquant non authentifié d’exécuter du code à distance sur un appareil non corrigé à l’aide d’un paquet IPv6 spécialement conçu et de le spammer pour trouver des appareils vulnérables. La seule solution consiste à désactiver IPv6 et à s’appuyer sur IPv4, ce qui est irréaliste pour de nombreuses personnes.
Windows 10, Windows 11 et Windows Server sont tous menacés. À l’époque, Microsoft avait déclaré qu’il n’y avait aucune preuve que la vulnérabilité avait été exploitée publiquement, mais il la classait comme « plus probable » que quelqu’un trouve un moyen de l’exploiter.
Et c’est ce qui s’est passé. Le programmeur nommé Ynwarcs l’a désormais Logiciel publié Ils sont conçus pour exploiter la vulnérabilité. Ils soulignent que le code PoC est « quelque peu volatile ». Cependant, « le moyen le plus simple de reproduire la vulnérabilité est d’utiliser… bcdedit /set debug on
« Sur le système cible et redémarrez le périphérique/la machine virtuelle », conseillent-ils.
« Cela crée le pilote de carte réseau par défaut kdnic.sys, qui fusionne facilement les paquets. Si vous essayez de reproduire la vulnérabilité sur une configuration différente, vous devrez mettre le système en mesure de fusionner les paquets que vous avez envoyés. »
Microsoft a publié un correctif pour le problème dans son dernier Patch Tuesday du 13 août, mais il n’est pas rare que les responsables attendent de voir si des correctifs causeront des problèmes (comme les correctifs d’août l’ont fait pour les utilisateurs Linux) ou les déplacent simplement vers le bas de la page. la file d’attente en raison d’un besoin plus urgent d’attention. Cela a conduit au phénomène Exploit Wednesday, dans lequel des fraudeurs utilisent des informations de correctifs pour attaquer des failles récemment révélées, bien qu’en pratique ils ne soient pas si prompts à les exploiter.
Mardi, vous vous souviendrez peut-être de Marcus Hutchins comme du pirate informatique qui a déjoué l’attaque du logiciel malveillant WannaCry et qui a ensuite été arrêté pour crimes informatiques contre des adolescents. Il a été publié Son point de vue sur la vulnérabilité, bien qu’il n’y ait pas de code de preuve de concept.
« Il faut généralement des jours, voire des semaines, pour qu’un correctif fasse l’objet d’une ingénierie inverse afin de déterminer quel changement de code correspond à la vulnérabilité, mais dans ce cas, cela a été immédiat », a-t-il noté.
« C’était si simple que de nombreuses personnes sur les réseaux sociaux m’ont dit que j’avais tort et que le bug se trouvait ailleurs. Une seule modification a été apportée à l’ensemble du fichier du pilote, qui s’est finalement avérée être le bug. »
Maintenant que cette vulnérabilité particulière retient beaucoup l’attention des pirates informatiques, les criminels ne manqueront pas de s’en prendre à elle. Sa propriété sans clic et sa portée étendue en font un fourrage idéal pour les escrocs en ligne cherchant à gagner de l’argent. Alors dépêchez-vous et réparez-le – vous avez été prévenu.
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