IA — Modèles & Recherche

68-я Всероссийская научная конференция МФТИ, ФПМИ — Секция проблем ИАД, поток 1

68e Conférence scientifique panrusse du MIPT, FPMI — Section des problèmes d'IAD, flux 1

Veo 3.1 l'utiliser sans attendre ! ( Comment débuter) !

Suspicious Activity Detection Using deep learning LRCN (Part 3): Image Processing and building model

Détection d'activité suspecte à l'aide du deep learning LRCN (Partie 3) : Traitement d'images et construction du modèle

MLP Live session

Session MLP en direct

Lorenzo Livi: Toward a Dynamical Theory of Deep Learning

Lorenzo Livi : Vers une théorie dynamique de l'apprentissage profond

Le tout nouveau Claude CONWAY d’Anthropic : une IA vraiment hors du commun

Every New ChatGPT Feature Explained & More AI News You Can Use

Chaque nouvelle fonctionnalité de ChatGPT expliquée et plus de nouvelles IA que vous pouvez utiliser

AI News: Anthropic Leak Shows Us The Future of AI

Actualités IA : Anthropic Leak nous dévoile l'avenir de l'IA

[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 25: Full FT, Parameter efficient FT, Adapter FT, Prompt Tuning

[IA générative en ourdou/hindi] Conférence 25 : FT complet, FT efficace en paramètres, FT adaptateur, ajustement de prompt

Suspicious Activity Detection with deep learning LRCN (Part 2): Image & Video Processing with opencv

Détection d'activités suspectes avec deep learning LRCN (Partie 2) : Traitement d'images et de vidéos avec opencv

MLT | Week-8 | Session-1

MLT | Semaine-8 | Session-1

Lec 47: Self-Supervised Learning

Lec 47 : Apprentissage auto-supervisé

Claude Code vient de fuiter... et c'est DINGUE

BOMBAZO: Se filtra el código de ClaudeCode y lo vamos a explotar (Ep. 148)

BOMBAZO: Le code de ClaudeCode a fuité et nous allons l'exploiter (Ep. 148)

Anthropic's New Claude CONWAY Is Unlike Any AI Before

Le nouveau Claude Conway d'Anthropic est une IA sans précédent.

[ИАД, весна 2026] Введение в машинное обучение. Лекция 7: Вероятностные модели машинного обучения

[ИАД, весна 2026] Introduction à l'apprentissage automatique. Conférence 7 : Modèles probabilistes de l'apprentissage automatique

[IS] Quantum Machine Learning – Foundations, Methodologies, and Real-World Applications

[IS] Apprentissage automatique quantique – Fondements, méthodologies et applications réelles

They solved AI’s memory problem!

Ils ont résolu le problème de mémoire de l'IA !

Suspicious Activity Detection with deep learning LRCN (Part 1): Image & Video Processing with OpenCV

Détection d'activité suspecte avec deep learning LRCN (Partie 1) : Traitement d'images et de vidéos avec OpenCV

Google lance "TurboQuant" et l'IA ne sera PLUS JAMAIS la même

Generative AI L22: Decoding Strategies Part02

IA générative L22 : Stratégies de décodage – Partie 2

Francesco Cagnetta: Deep Networks Learn to Parse Context-Free Languages from Local Statistics

Francesco Cagnetta: Les réseaux profonds apprennent à analyser des langages hors contexte à partir de statistiques locales

Claude Code Source Code Just Leaked… 8 Things You Must Do

Le code source de Claude Code vient de fuiter… 8 choses à faire absolument

[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 24: Fine-tuning, post training, purposes, procedures, methods

Leçon 24 : Fine-tuning, post-entraînement, objectifs, procédures, méthodes

“Cross-lingual Transfer for Machine Translation” - Nate Robinson

« Transfert interlingue pour la traduction automatique » - Nate Robinson

NVIDIA DGX Spark & Reachy Photo Booth Playbook

Guide pratique NVIDIA DGX Spark et cabine photo Reachy

MLP Live session

Session live de MLP

LLM Compression Explained: Build Faster, Efficient AI Models

Compression des LLM expliquée : construisez des modèles d'IA plus rapides et efficaces

Introduction to LLM Inference - Chapter 2

Introduction à l'inférence LLM - Chapitre 2

Generative AI L21: Decoding Strategies Part01

Generative AI L21: Stratégies de décodage Partie01

AI-Assisted Coding Tutorial – OpenClaw, GitHub Copilot, Claude Code, CodeRabbit, Gemini CLI

Tutoriel de Codage Assisté par IA – OpenClaw, GitHub Copilot, Claude Code, CodeRabbit, Gemini CLI

"Efficient Finetuning of Large Language Models via Large-Width Analysis" - Soufiane Hayou

Efficient Finetuning of Large Language Models via Large-Width Analysis

NVIDIA Nemotron Unpacked: Build, Fine-Tune, and Deploy Open Models From NVIDIA

NVIDIA Nemotron Unpacked : Créez, optimisez et déployez des modèles ouverts à partir de NVIDIA

MIT Introduction to Deep Learning | 6.S191

Introduction à l'apprentissage profond au MIT | 6.S191

Le nouveau Claude MYTHOS d’Anthropic : leur IA la plus puissante à ce jour

HAI Seminar: Predicting Child Labor in Ghana's Cocoa Industry

Séminaire HAI : Prévoir le travail des enfants dans l'industrie du cacao au Ghana

GenAI - A Reality Check | The MLDA Podcast Episode 4

GenAI - A Reality Check | Le Podcast MLDA Épisode 4

Evaluating ASR Systems for African Languages

Évaluation des systèmes ASR pour les langues africaines

[Generative AI in Urdu/Hindi] Lecture 23: Pre-training objectives of T5, fine-tuning purposes

[IA générative en ourdou/hindi] Leçon 23 : Objectifs de pré-entraînement de T5, finalités de réglage fin

“LLM-powered exploratory text analysis at scale” - Mian Zhong

« Analyse exploratoire de textes à grande échelle grâce à un master en droit » - Mian Zhong