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Une étude contrôlée montre que l'ancrage des signaux de filtrage dans la source améliore la fidélité, et que les échantillons rejetés peuvent être récupérés systématiquement.
Un tribunal américain suspend un procès et récuse tous les avocats après avoir découvert que les deux camps avaient eu recours à l'IA pour préparer leurs dossiers.
Des chercheurs montrent que les hallucinations du modèle ASR Whisper peuvent être détectées et fortement réduites en manipulant ses représentations internes.
Une première étude systématique révèle comment les MDLMs démasquent les tokens et propose Graph-LLaDA pour mieux encoder les structures relationnelles.
Une étude sur 38 modèles montre que la précision factuelle des LLM dépend conjointement de la taille du modèle et de la fréquence du sujet dans les données d'entraînement.
Un nouveau framework détecte si un modèle vision-langage répond grâce à l'image ou uniquement à partir de ses priors linguistiques.
Une méthode black-box exploitant l'opérateur de Koopman pour détecter les hallucinations des LLM sans échantillonnage répété ni base de connaissances externe.
Une simple métrique d'entropie sur le premier token généré rivalise avec les méthodes de self-consistency multiple, à une fraction du coût computationnel.