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Une approche semi-paramétrique qui réutilise les données d'entraînement à l'inférence pour corriger les erreurs de généralisation du behavior cloning.
Un framework plug-and-play dissocie perception et raisonnement pour traiter des vidéos de plusieurs heures sans explosion du contexte token.
Les tokens rejetés lors du débruitage deviennent des signaux utiles pour le RAG dynamique dans les modèles de diffusion discrets.
MeMo propose d'encapsuler les nouvelles connaissances dans un modèle mémoire modulaire, sans modifier les paramètres du LLM sous-jacent.
Un framework basé sur des preuves régionales tirées de cas historiques améliore à la fois la performance et l'interprétabilité des modèles de dépistage de maladies.
Une étude empirique compare grep et vector retrieval dans des systèmes RAG agentiques, et révèle que le choix du harness compte autant que la stratégie de récupération.
Une étude théorique révèle que la capacité d'une mémoire associative linéaire dépend du critère de récupération : logarithmique pour le top-1, quadratique pour les listes.