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AI Flow de TeleAI reconnu comme une architecture révolutionnaire pour le déploiement et la distribution de l'IA par Omdia
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TeleAI

Jul 11, 2025, 12:51 ET

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SHANGHAI, 11 juillet 2025 /PRNewswire/ -- AI Flow, l'architecture innovante développée par TeleAI, l'institut d'intelligence artificielle de China Telecom, a été reconnue comme jouant un rôle clé dans la transformation intelligente des infrastructures et des services de télécommunications dans le dernier rapport d'Omdia, une société de recherche et de conseil de premier plan dans le domaine des technologies. Le rapport souligne les capacités exceptionnelles d'AI Flow pour relever les défis liés à la mise en œuvre de la GenAI en périphérie, en mettant en avant son architecture de cloud computing périphérique qui optimise à la fois les performances et l'efficacité, ainsi que sa combinaison révolutionnaire de technologies de l'information et de la communication.

Continue Reading
An overview of the AI Flow framework
An overview of the AI Flow framework

Selon le rapport, AI Flow facilite la circulation transparente de l'intelligence, permettant aux agents au niveau de l'appareil de surmonter les limites d'un seul appareil et d'obtenir des fonctionnalités améliorées. Le même réseau de communication peut connecter des LLM, des VLM et des modèles de diffusion avancés à travers des nœuds hétérogènes. En facilitant l'intégration synergique en temps réel et l'interaction dynamique entre ces modèles, cette approche permet d'obtenir une intelligence émergente qui dépasse les capacités de n'importe quel modèle individuel.

Lian Jye Su, analyste en chef chez Omdia, a fait remarquer que l'AI Flow a démontré des approches sophistiquées pour faciliter une collaboration efficace entre les niveaux périphérique, cloud et dispositif, et pour atteindre une intelligence émergente grâce à des opérations de modèles connectés et interactifs.

Le dévoilement de l'AI Flow a également attiré l'attention de la communauté de l'IA sur les réseaux sociaux mondiaux. L'observateur du secteur de l'IA EyeingAI a indiqué sur X : «Il s'agit d'une approche réaliste et concrète de l'avenir de l'IA. » Parul Gautam, influenceur dans le domaine des technologies d'IA, a déclaré sur X que l'AI Flow repousse les limites de l'IA et est prêt à façonner l'avenir de la connectivité intelligente.

Réaliser la vision d'une intelligence omniprésente dans les réseaux de communication du futur

AI Flow, sous la direction du professeur Xuelong Li, directeur technique et scientifique en chef de China Telecom et directeur de TeleAI, est présenté pour relever les défis importants liés au déploiement des applications émergentes de l'IA posés par les limitations des ressources matérielles et les contraintes des réseaux de communication, en améliorant l'évolutivité, la réactivité et la durabilité des systèmes d'IA dans le monde réel. Il s'agit d'un cadre multidisciplinaire conçu pour permettre la transmission et l'émergence transparentes de l'intelligence à travers des architectures réseau hiérarchiques en tirant parti des connexions inter-agents et des interactions homme-agent. AI Flow met l'accent sur trois points clés :

Collaboration entre les appareils, la périphérie et le cloud : AI Flow s'appuie sur une architecture unifiée entre les appareils, la périphérie et le cloud, intégrant les appareils finaux, les serveurs périphériques et les clusters cloud, afin d'optimiser dynamiquement l'évolutivité et de permettre une inférence à faible latence des modèles d'IA. En développant des paradigmes de collaboration efficaces adaptés à l'architecture réseau hiérarchique, le système minimise les goulots d'étranglement dans la communication et rationalise l'exécution de l'inférence.

Modèles familiaux : Les modèles familiaux désignent un ensemble d'architectures multi-échelles conçues pour répondre à diverses tâches et contraintes de ressources dans le cadre de l'AI Flow. Ces modèles facilitent le transfert transparent des connaissances et l'intelligence collaborative à travers le système grâce à leurs capacités interconnectées. Les modèles familiaux sont notamment alignés sur les fonctionnalités, ce qui permet un partage efficace des informations sans avoir besoin de middleware supplémentaire. De plus, grâce à une conception collaborative bien structurée, le déploiement de modèles familiaux sur le réseau hiérarchique permet d'améliorer l'efficacité de l'inférence lorsque la bande passante de communication et les ressources informatiques sont limitées.

Émergence d'une intelligence basée sur la connectivité et l'interaction : AI Flow introduit un changement de paradigme pour faciliter les collaborations entre les modèles d'IA avancés, tels que les LLM, les modèles de langage visuel (VLM) et les modèles de diffusion, stimulant ainsi l'émergence d'une intelligence qui dépasse les capacités de n'importe quel modèle individuel. Dans ce cadre, l'intégration synergique d'une collaboration efficace et d'une interaction dynamique entre les modèles devient un facteur clé pour renforcer les capacités des modèles d'IA.

Consultez les articles techniques d'AI Flow ici :

https://www.arxiv.org/abs/2506.12479

https://ieeexplore.ieee.org/document/10884554 

Première initiative d'AI Flow : le modèle familial AI-Flow-Ruyi

Il convient de noter que TeleAI vient de publier en open source la première version du modèle familial d'AI Flow : AI-Flow-Ruyi-7B-Preview la semaine dernière sur GitHub.

Ce modèle est conçu pour l'architecture de services de nouvelle génération pour les appareils, le cloud et la périphérie. Son innovation principale réside dans les fonctionnalités intermédiaires partagées entre des modèles de différentes échelles, ce qui permet au système de générer une réponse avec un sous-ensemble de paramètres en fonction de la complexité du problème grâce à un mécanisme de sortie anticipée. Chaque branche peut fonctionner indépendamment tout en tirant parti de leur réseau de base commun pour réduire les calculs et assurer une commutation transparente. Combiné à un déploiement distribué device-edge-cloud, il permet une inférence collaborative entre les grands et les petits modèles de la famille, améliorant ainsi l'efficacité de l'inférence distribuée des modèles.

Adresse open source  :

https://github.com/TeleAI-AI-Flow/AI-Flow-Ruyi 

À propos de TeleAI

TeleAI, l'Institut d'intelligence artificielle de China Telecom, est une équipe pionnière composée de scientifiques et de passionnés d'IA qui travaillent à la création de technologies d'IA révolutionnaires susceptibles de construire la prochaine génération d'intelligence omniprésente et d'améliorer le bien-être des citoyens. Sous la direction du professeur Xuelong Li, directeur technique et scientifique en chef de China Telecom, TeleAI vise à repousser sans cesse les limites de la cognition et des activités humaines en accélérant la recherche sur la gouvernance de l'IA, le flux d'IA, l'optoélectronique intelligente (en mettant l'accent sur l'IA incarnée) et les agents IA.

Pour plus d'informations, rendez-vous sur :

https://www.teleai.com.cn/product/AboutTeleAI

Photo - https://mma.prnewswire.com/media/2729356/AI_Flow.jpg

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