Avec l'essor des modèles de langage visuel (LVLM), qui combinent les capacités des modèles de langage avec des modules visuels, l'importance de la sécurité dans l'analyse multimodale n'a jamais été…
La capacité à tirer parti des données non structurées pour estimer les effets de traitement personnalisés ouvre des perspectives inédites, notamment dans le secteur de la santé. Alors que les…
Avec les récentes avancées en matière de génération vidéo basée sur la diffusion, la création de clips photo-réalistes est devenue une réalité. Cependant, la cohérence multi-modale dans la génération conjointe…
Alors que les modèles de langage à grande échelle (LLMs) continuent de redéfinir les capacités de l'intelligence artificielle, leur déploiement reste souvent limité aux infrastructures cloud dépendantes des GPU. SmallThinker…
La prédiction conforme est une méthode statistique prometteuse qui vise à fournir des intervalles de confiance pour les prévisions. Cependant, sa mise en œuvre pratique pose souvent des défis, en…
Les modèles de langage à grande échelle (LLMs) sont réputés pour leur capacité à adopter différentes personnalités ou « personas ». Cette flexibilité pose la question de l'impact que l'affectation…
La fiabilité des informations générées par les modèles de langage est devenue un enjeu crucial, particulièrement dans des secteurs sensibles comme la finance. Un nouvel article présente une méthode innovante…
Le sexisme est devenu une problématique préoccupante sur les réseaux sociaux et dans les conversations en ligne. À l'occasion du défi annuel EXIST 2025, les chercheurs se sont mobilisés pour…
Dans un monde où la complexité des problèmes augmente, l'optimisation multi-objectifs est devenue une nécessité dans de nombreux domaines, allant de la logistique à l'ingénierie. Une approche récente, introduite par…
À l'ère de l'intelligence artificielle, la compréhension des mécanismes de mémoire des modèles de langage à grande échelle (LLMs) affûte notre approche de la collecte et de l'utilisation des données.…