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Suit les systèmes techniques, les goulets d’étranglement et les normes qui redessinent le pouvoir industriel avant de devenir des récits dominants.
Le calcul décentralisé connecte la puissance de calcul mondiale inutilisée via la technologie blockchain pour former un marché ouvert, offrant aux utilisateurs des services de calcul à faible coût et résistants à la censure. Cet article présente son principe de fonctionnement, les projets clés ainsi que les défis techniques et réglementaires actuels.
Le conditionnement avancé des puces est devenu le champ de bataille central de la course aux puces pour l'IA. Grâce à sa technologie CoWoS, TSMC est en tête, tandis que Samsung et Intel accélèrent pour rattraper leur retard, et les gouvernements de divers pays considèrent également cela comme un enjeu clé de leur souveraineté technologique. L'article passe en revue les tendances techniques, la concurrence industrielle et la configuration régionale.
Alors que les procédés de fabrication traditionnels approchent de leurs limites physiques, l’assemblage avancé de puces (comme les boîtiers 2,5D/3D, les chiplets, le hybrid bonding, etc.) devient essentiel pour améliorer les performances et réduire la consommation d’énergie. La demande explosive d’accélérateurs d’IA fait de la capacité de production d’assemblage avancé une ressource rare à l’échelle mondiale. TSMC, grâce à sa technologie CoWoS, est en tête, tandis que Samsung et Intel s’efforcent de rattraper leur retard. Les gouvernements intègrent l’assemblage avancé dans leurs stratégies de souveraineté technologique, et la concurrence au sein des chaînes d’approvisionnement mondiales s’intensifie.
Les grands modèles de langage (LLM) s'intègrent progressivement à toutes les étapes de la recherche scientifique, de la recherche documentaire à la génération d'hypothèses, en passant par la conception expérimentale et l'analyse des données. Bien que les LLM aient montré un potentiel considérable pour améliorer la productivité de la recherche, leur impact réel sur les découvertes scientifiques fondamentales reste limité. Cet article passe en revue les applications actuelles et les possibilités futures des LLM dans la méthode scientifique, en soulignant la nécessité de les intégrer profondément dans le processus scientifique, de les aligner sur les objectifs scientifiques humains et d'établir des indicateurs d'évaluation clairs.
L'article passe en revue comment les grands modèles de langage améliorent les différentes étapes de la recherche scientifique, souligne leurs limites dans le domaine des sciences fondamentales, et propose des recommandations pour s'aligner sur les objectifs scientifiques humains et établir des indicateurs d'évaluation clairs afin d'intégrer profondément les LLM.
En tant que magazine annuel de NMAMIT, Nidarshan-26, autour du thème « Du classique au systémique », rassemble les messages des dirigeants, les actualités de l'institut ainsi que les réflexions des enseignants et des étudiants, reflétant la continuité et l'innovation du savoir de l'Antiquité à nos jours.