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Moteur de formation open source Xiaohongshu : le RelaX AI Circle voit arriver un nouvel acteur majeur

Le 15 avril, l’équipe de la plateforme IA de Xiaohongshu a suscité beaucoup d’attention au sein de la communauté technologique en mettant discrètement en open source un moteur d’entraînement par apprentissage renforcé destiné aux grands modèles, nommé Relax.
Relax a été conçu spécifiquement pour les scénarios multimodaux et agents, ce qui signifie qu’il va au-delà du texte afin de gérer des entrées telles que des images, de l’audio, des vidéos et bien d’autres éléments — tous intégrés de manière unifiée et flexible. Cette conception correspond à la tendance actuelle en matière d’IA, où les capacités multimodales et agentes sont considérées comme la prochaine grande avancée.
Sur le plan technique, Relax intègre deux mécanismes fondamentaux : le parallélisme conscient des modalités et le tuyautage asynchrone bout en bout. Le premier alloue intelligemment les ressources de calcul en fonction des caractéristiques de chaque type de donnée, tandis que le second réduit au minimum les temps d’attente et les périodes d’inactivité pendant l’entraînement grâce à un pipeline asynchrone. Ensemble, ils améliorent l’efficacité et la scalabilité de l’entraînement multimodal — offrant ainsi une véritable valeur technique aux équipes travaillant sur des charges de travail à grande échelle.
Il convient de noter que le fait même de rendre ce logiciel en open source revêt une importance considérable. Xiaohongshu n’est pas traditionnellement une entreprise spécialisée dans les infrastructures d’IA. En publiant volontairement son moteur d’entraînement interne, l’entreprise met en avant ses compétences approfondies en ingénierie IA et tend la main à la communauté des développeurs — en s’appuyant sur leurs contributions techniques pour renforcer son influence au sein de l’écosystème. C’est une voie que de plus en plus d’entreprises technologiques empruntent à l’ère de l’IA.
Dans cette course aux armements en matière d’IA, la décision de Xiaohongshu a surpris tout le monde.
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