NLP & ML
Traitement automatique du langage, apprentissage automatique et apprentissage profond.
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Recherche en apprentissage automatique
Fast-LeWM : La prédiction parallèle de préfixes d'actions réduit les coûts de planification des modèles de monde latent
Des chercheurs présentent Fast-LeWM, un modèle de monde latent qui accélère la planification visuelle en prédisant en parallèle les états futurs à partir de préfixes d'actions. L'approche réduit les coûts de calcul et l'accumulation d'erreurs, surpassant les modèles de transition en une étape précédents.
2026-07-07
Recherche en apprentissage par renforcement
OPID offre aux agents linguistiques un signal de récompense suffisamment dense pour abandonner la mémoire externe
OPID extrait une supervision hiérarchique des compétences à partir de trajectoires sur politique complétées, offrant un guidage dense au niveau des tokens pour l'entraînement des agents linguistiques sans mémoire externe. Les expériences sur ALFWorld, WebShop et Search-based QA montrent une amélioration des performances et de l'efficacité d'échantillonnage par rapport au RL basé uniquement sur les résultats et aux méthodes existantes de distillation de compétences.
2026-07-06
Données Synthétiques
Pas de patron, pas de goulot d'étranglement : pourquoi un cadre pair-à-pair repense la génération de données synthétiques
Matrix est un cadre décentralisé qui utilise des messages sérialisés transmis via des files d'attente distribuées pour la génération multi-agents de données synthétiques. En éliminant l'orchestrateur central, il atteint un débit 2 à 15 fois supérieur sur du matériel identique.
2026-06-06