Tag: DeepMind

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Analyses de modèlesÉtats-Unis
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17 août 20266 min de lectureNotes fondateurIntermédiaire

Ce que signifie le remaniement de la direction de Google DeepMind pour les équipes produit

Résumé et recommandations opérationnelles pour petites équipes, fondateurs et développeurs après le remaniement de DeepMind (Jeff Dean partant, Demis Hassabis se recentrant sur la recherche long terme). Contient actions concrètes — inventaire de dépendances, POC 30 jours, plans 30/60/90 — et hypothèses à valider. Source principale : The Verge Decoder (lien inclus).

TutorielsRoyaume-Uni
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30 juil. 20266 min de lecturePlaybook AgentsIntermédiaire240 min build

POC axé sur la simulation pour orchestration de tâches pilotée par vidéo et coordination multi-robots, inspiré par Gemini Robotics ER 2

Guide pratique pour construire un proof-of-concept (POC) qui transforme la vidéo de caméra en événements étiquetés, alimente un orchestrateur et commande un ou deux robots. Méthode "simulation-first", contrôles de sécurité et conseils de mise en route pour petites équipes.

ActualitésRoyaume-Uni
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22 juil. 20267 min de lectureBrief sortie modèleIntermédiaire

DeepMind dévoile Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash‑Lite et 3.5 Flash Cyber : noms de modèles et plan d’action pour les équipes

DeepMind a nommé trois variantes Gemini : Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash‑Lite et Gemini 3.5 Flash Cyber. Liste opérationnelle concise pour équipes : mettre à jour l’inventaire, lancer des tests rapides, et documenter les choix pour conformité.

TutorielsRoyaume-Uni
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15 avr. 20266 min de lectureBrief sortie modèleIntermédiaire120 min build

Parole expressive pilotée par balises avec Gemini 3.1 Flash TTS : pipeline minimal pour presets de style réutilisables

Guide pratique pour exploiter les balises de style d’un TTS expressif (annonce DeepMind). Mapper des presets réutilisables à des balises, automatiser la génération, stocker l’audio + métadonnées et organiser un panel d’écoute.

ActualitésRoyaume-Uni
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16 déc. 20255 min de lectureBrief sortie modèleIntermédiaire120 min build

Gemma Scope 2 : interprétabilité ouverte et traces reproductibles pour la famille Gemma 3

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.

Analyses de modèlesFrance
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09 déc. 20259 min de lectureDeep dive outillageIntermédiaire5 min build

FACTS Benchmark Suite de DeepMind : cadre par-affirmation et checklist rapide pour évaluer la factualité des LLM

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.