IA — Modèles & Recherche

Andrew Lee: Decomposing Query-Key Feature Interactions Using Contrastive Covariances (2026-05-13)

Andrew Lee: Décomposer les interactions de caractéristiques query-key à l'aide de covariances contrastives (2026-05-13)

Why Your RAG Agent Is Confidently Wrong: Retrieval Choices That Actually Matter

Pourquoi votre agent RAG a tort avec assurance : les choix de recherche qui comptent vraiment

The Meaning Gap: Your Agent Is Correct. Your Deployment Is Not.

Le fossé du sens : votre agent a raison. Votre déploiement, non.

OpenAI’s Secret New Model Makes Fable 5 Look Primitive

Le nouveau modèle secret d’OpenAI rend Fable 5 primitif

MLP Live session (10-08-2026)

Session live MLP (10-08-2026)

INSPIRE: Intent-aware Neural Sponsored Product Retrieval for E-commerce

INSPIRE: Recherche neuronale de produits sponsorisés sensible à l'intention pour le commerce électronique

How to Build a One Person AI Business (Using Claude Code)

Comment créer une entreprise d'IA en solo (avec Claude Code)

Fine-Tuning LLMs for Real-World Tool Calling: Lessons from tau2-bench

Ajustement fin des LLM pour l'appel d'outils dans le monde réel : leçons de tau2-bench

Expanding the Capabilities of Tabular Foundation Models

Étendre les capacités des modèles de fondation tabulaires

Evaluating Netflix Show Synopses with LLM-as-a-Judge

Évaluer les synopsis de programmes Netflix avec un LLM en guise de juge

Enhancing Training Data Pipelines with Lance and the Multimodal Lakehouse

Améliorer les pipelines de données d'entraînement avec Lance et le Lakehouse multimodal

Encrypted inferences over decision trees

Inférences chiffrées sur des arbres de décision

Emulating Real-World PII with a Large-Scale Synthetic Dataset to Audit LLM Memorization

Émulation de PII du monde réel avec un ensemble de données synthétiques à grande échelle pour auditer la mémorisation des LLM

Automated and Scalable RAG: Vector Stores, MCP, Clustering

RAG automatisé et évolutif : magasins de vecteurs, MCP, clustering

Agentic vs. Vector Search: An Eval-Driven Approach to Coding Agent Performance

Agentic vs. Vector Search: Une approche axée sur l'évaluation pour coder la performance de l'agent

Agentic Financial Reasoning with Knowledge Graphs and LLMs

Raisonnement financier agentique avec des graphes de connaissances et des LLM

¿Cuál es la mejor IA de vídeo? Seedance 2.5 vs H3 vs Flux 3 vs Grok 1.5 (Ep. 166)

Quelle est la meilleure IA vidéo ? Seedance 2.5 vs H3 vs Flux 3 vs Grok 1.5 (Ep. 166)

AI Is Learning at the Wrong Level of Abstraction — Matthieu Wyart

L'IA apprend au mauvais niveau d'abstraction — Matthieu Wyart

5 Best Practices for Building AI Agent Skills

5 Meilleures Pratiques pour Développer les Compétences des Agents IA

Prompt Engineering and RAG - AI Engineering

Ingénierie de prompt et RAG - Ingénierie IA

Personne ne réalise ce que le nouveau ChatGPT peut faire

L’appareil d’IA controversé d’OpenAI vient de fuiter… C’est littéralement un donut !

Une skill créée en 5 minutes avec Claude - Tuto complet 2026

Research Presentation

Présentation de recherche

Research Discussion

Discussion de recherche

Panel Session

Session de Panel

OpenAI’s Controversial AI Device Just Leaked… And It’s Literally a Donut

L’appareil IA controversé d’OpenAI vient de fuiter… et c’est littéralement un donut

MLT | Week-8 | Solve with us | Naive Bayes Algorithm

MLT | Semaine 8 | Résolvez avec nous | Algorithme Naive Bayes

La Chine surprend le monde avec une IA de 10 000 milliards de paramètres

Do Multilingual Embedding Models Really Retrieve African Language Content Well? A Yoruba Case Study

Les modèles d'embedding multilingues récupèrent-ils vraiment bien le contenu en langues africaines ? Une étude de cas en yoruba

Agents That Learn: Building Your First RL Agent with JAX

Agents qui apprennent : construire votre premier agent RL avec JAX

A computational phase transition for learning-to-sample from Ising models

Une transition de phase computationnelle pour apprendre à échantillonner à partir de modèles d'Ising

What Really Separates Autoregression and Diffusion? A Synthesis and Path Beyond

Ce qui sépare vraiment l'autorégression et la diffusion ? Une synthèse et une voie au-delà

Score-Based Generative Modeling without Diffusion: Langevin MCMC All the Way

Modélisation générative par score sans diffusion : MCMC de Langevin en continu

Lec 21: Graph Execution & TensorFlow Optimization

Lec 21: Exécution de graphe et optimisation de TensorFlow

Lec 20: Optimization Input Pipelines with tf.data

Lec 20 : Optimisation des pipelines d'entrée avec tf.data

Lec 19: TensorFlow Execution Models & Performance Basics

Lec 19: Modèles d'exécution TensorFlow et bases de la performance

KANDy: Kolmogorov-Arnold Networks for Dynamics and Emerging Variants || Aug 7, 2026

KANDy : Réseaux de Kolmogorov-Arnold pour la dynamique et variantes émergentes || 7 août 2026

How abundant are good interpolators?

Quelle est l'abondance des bons interpolateurs ?

AI News: The AI Stories Everyone's Freaking Out About

Actu IA : Les sujets qui font le buzz dans le monde de l'IA