
Pasado, presente y futuro de la matemática en relación a la IA
Passé, présent et futur des mathématiques en relation avec l'IA
Thema UYQM

Passé, présent et futur des mathématiques en relation avec l'IA

Conférence d'Arthur Turrel H264 FLOUTÉ V1

Dmitry Vaintrob - Théorie statistique de l'apprentissage de structure éparse - IPAM à UCLA


D'étranges formes géométriques découvertes au cœur des IA — Tom McGrath

Lec 34 : Mise à l'échelle du taux d'apprentissage et dynamiques d'entraînement

ANN & LEARNING | DATA ANALYTICS | LECTURE 02 PAR M. MUKULIT GOEL | AKGEC

Apprentissage profond efficace pour la segmentation des tumeurs cérébrales

Dhruv Rohatgi : Compromis calcul-statistique à la frontière de la prédiction du prochain jeton

Ép. 234 : Comment HubSpot réinvente tout le parcours client avec des agents IA


Soutenance de thèse : des simulateurs numériques aux émulateurs neuronaux et retour





Lec 32: Mise à l'échelle, Horovod, et choisir le bon outil


78. Sonnet 5, Meta Cloud et la guerre de l'infrastructure

Sur la distillation de politiques - Comment les grands laboratoires d'IA entraînent réellement leurs LLM

Discussion "Minage en chimio-informatique : Comment extraire des composés précieux des bases de données"

Dr. Boumediene Hamzi | Quand la compressibilité remplace la régularité : Relier l'apprentissage automatique, la dynam...


Codez une bibliothèque d'apprentissage par renforcement en C à partir de zéro (Cours complet)


J'ai entraîné un modèle de langage capable de raisonner grâce au RL sur une tâche invérifiable


La Chine surpasse enfin MYTHOS 5 avec le nouveau GLM 5.3 (et le nouveau modèle 2 d'Anthropic)

Lec 28 : Ajustement fin efficace des LLM à l'aide de peft et LoRA

Lec 27 : Apprentissage par transfert pour grands modèles

Dr. Gareth Conduit | Dévoiler l'invisible : découvrir des informations cachées dans le béton grâce à l'apprentissage automatique

Pourquoi les grands modèles échouent : Leçons de 9 ans de déploiement de modèles de ML - Megan Robertson

Stanford AA203 Contrôle optimal et basé sur l'apprentissage | Printemps 2026 | Leçon 19 : RL basé sur modèle

Stanford AA203 Contrôle optimal et basé sur l'apprentissage | Printemps 2026 | Cours 18 : Optimisation de politiques de RL

Stanford AA203 Contrôle optimal et basé sur l’apprentissage | Printemps 2026 | Cours 17 : Méthodes basées sur la valeur de RL

Stanford AA203 Contrôle optimal et basé sur l’apprentissage | Printemps 2026 | Cours 16 : Fondamentaux du RL

Stanford AA203 Contrôle optimal et basé sur l'apprentissage | Printemps 2026 | Leçon 15 : Apprentissage par imitation

Prof. John Harlim | Apprentissage de l'opérateur de solution de systèmes dynamiques avec noyau de cartes de diffusion...

Prof. Gitta Kutyniok | Au-delà de la mise à l'échelle : Optimisation et apprentissage pour une IA durable

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