Selon un rapport de Jinse Finance, OpenAI a conclu un accord définitif pour l’acquisition de Neptune. Neptune est une start-up spécialisée dans la fourniture d’outils de surveillance et de débogage des processus d’entraînement de modèles pour les entreprises d’intelligence artificielle. OpenAI utilise les outils de Neptune depuis plus d’un an pour mener de nombreuses expériences et comparer différentes versions de ses modèles. Le PDG de Neptune a déclaré que cette acquisition permettra aux deux parties de collaborer plus étroitement. Il a également révélé que Neptune réduira progressivement ses services externes au cours des prochains mois. Les termes spécifiques de la transaction n’ont pas été divulgués. Jakub Pachocki, directeur scientifique d’OpenAI, a déclaré : « Neptune a développé un ensemble de systèmes rapides et précis qui permettent aux chercheurs d’analyser en profondeur des flux de travail d’entraînement complexes. Nous prévoyons de collaborer étroitement avec eux pour intégrer en profondeur leurs outils à notre pile technologique d’entraînement, afin d’obtenir une meilleure compréhension du processus d’apprentissage des modèles. »
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OpenAI va acquérir la startup d’outils de formation de modèles d’IA Neptune
Selon un rapport de Jinse Finance, OpenAI a conclu un accord définitif pour l’acquisition de Neptune. Neptune est une start-up spécialisée dans la fourniture d’outils de surveillance et de débogage des processus d’entraînement de modèles pour les entreprises d’intelligence artificielle. OpenAI utilise les outils de Neptune depuis plus d’un an pour mener de nombreuses expériences et comparer différentes versions de ses modèles. Le PDG de Neptune a déclaré que cette acquisition permettra aux deux parties de collaborer plus étroitement. Il a également révélé que Neptune réduira progressivement ses services externes au cours des prochains mois. Les termes spécifiques de la transaction n’ont pas été divulgués. Jakub Pachocki, directeur scientifique d’OpenAI, a déclaré : « Neptune a développé un ensemble de systèmes rapides et précis qui permettent aux chercheurs d’analyser en profondeur des flux de travail d’entraînement complexes. Nous prévoyons de collaborer étroitement avec eux pour intégrer en profondeur leurs outils à notre pile technologique d’entraînement, afin d’obtenir une meilleure compréhension du processus d’apprentissage des modèles. »