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Résumé de l'origine officielle racontée par Google pour le nom du modèle Gemini « Nano Banana », liens canoniques et étapes pratiques que les équipes produit et docs devraient ajouter à leurs référentiels.
Converge Bio (Boston & Tel Aviv) a clos une Series A de 25 M$ menée par Bessemer. La startup entraîne des modèles génératifs sur séquences (ADN/ARN/protéines) et commercialise déjà trois systèmes clients, dont le design d'anticorps et l'optimisation du rendement protéique.
Lors de CES 2026, NVIDIA a présenté Rubin — une plateforme IA extreme‑codesigned composée de six puces et désormais en production — ainsi qu'Alpamayo, une famille de modèles de raisonnement ouverts pour l'autonomie, et modèles domainaux pour santé et robotique. Jensen Huang a cité un objectif de coût de génération de tokens d'environ 0,1× par rapport à la plateforme précédente et a mis l'accent sur les modèles ouverts comme fondation d'écosystème.
Gemma Scope 2 rend des outils d'interprétabilité accessibles et propose des exports de traces reproductibles au sein de la famille Gemma 3, pour aider les équipes sécurité à sonder et auditer les comportements complexes des LLM.
Playbook concis pour valider en environnement POC le préentraînement distribué et l'inférence en plusieurs phases sur des stacks de classe NVIDIA (Hopper / GB200 NVL72). Comprend une checklist d'approvisionnement, un protocole de benchmark et des exemples de job specs (avec les éléments pratiques marqués comme hypothèses si non fournis par la source). Contexte US : guide orienté pour équipes techniques et fondateurs évaluant l'investissement en infrastructure.
DeepMind présente la FACTS Benchmark Suite comme une approche structurée pour évaluer la factualité des grands modèles de langage (LLM) au niveau des affirmations. Ce document traduit et localise les éléments opérationnels clés pour développeurs, fondateurs et passionnés d'IA, et identifie clairement les hypothèses techniques et commerciales à valider.