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SoftReason comble le fossé du gradient qui empêchait les réseaux de neurones de raisonner véritablement
SoftReason est une architecture neuro-souple-symbolique entièrement différentiable pour le raisonnement déductif. Elle supprime la barrière du gradient entre la perception et la déduction, permettant un apprentissage de bout en bout sur des données perceptuelles de grande dimension et des triplets de graphes de connaissances. Testé sur KVQA, il montre comment le raisonnement souple peut unifier l'ancrage, l'injection de preuves et la fermeture.
2026-07-26