IA — Modèles & Recherche

[ИАД, весна 2026] Введение в машинное обучение. Лекция 3: Нейронные сети

[ИАД, весна 2026] Introduction à l'apprentissage automatique. Leçon 3 : Réseaux de neurones

Yuanchao Xu:Generative Modeling through Koopman Spectral Analysis: An Operator-Theoretic Perspective

Yuanchao Xu: Modélisation Générative à travers l'Analyse Spectrale de Koopman : Une Perspective Théorique des Opérateurs

Wei Huang: Trained Mamba Emulates Online Gradient Descent in In-Context Linear Regression

Wei Huang: Mamba entraîné émule la descente de gradient en ligne dans la régression linéaire en contexte

Victor Churchill: Efficient Data-Driven Modeling of PDEs: Partially-Observed Flow Map Learning

Victor Churchill: Modélisation efficace basée sur les données des EDP: Apprentissage de cartes de flux partiellement observées

Tuca Auffinger - Open Mathematical Problems in Manifold Learning for Single-Cell Data - IPAM at UCLA

Tuca Auffinger - Problèmes mathématiques ouverts en apprentissage de variétés pour les données unicellulaires - IPAM à UCLA

Soon Hoe Lim: On the Potential and Pitfalls of Flow Matching for Probabilistic Forecasting

Soon Hoe Lim: Sur le potentiel et les pièges du Flow Matching pour la prévision probabiliste

Renier Mendoza: Image reconstruction in electrical impedance tomography using deep neural networks

Renier Mendoza: Reconstruction d'images en tomographie d'impédance électrique à l'aide de réseaux de neurones profonds

Reinforcement Learning 2026 - Session 2

Apprentissage par renforcement 2026 - Session 2

Reinforcement Learning 2026 - Session 1

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Pantelis Vlachas: Hypernetworks for Adaptive and Generalizable Forecasting in Dynamical Systems

Pantelis Vlachas : Hyperréseaux pour la prévision adaptative et généralisable dans les systèmes dynamiques

New Mercury 2 Breaks The Latency Wall At 1k Tokens per Second (Destroys GPTs)

Nouveau Mercury 2 Brise le Mur de Latence à 1k Tokens par Seconde (Détruit les GPTs)

Masanobu Horie: Structure-Preserving Graph Neural Networks: Enforcing Symmetry and Conservation Laws

Masanobu Horie: Réseaux de neurones de graphes préservant la structure : Application de la symétrie et des lois de conservation

Luca Galimberti: Infinite-dimensional Deep Learning methods for Finance

Luca Galimberti : Méthodes d’apprentissage profond de dimension infinie pour la finance

LLM-as-a-Judge: Automating and Scaling Generative AI Evaluations in Medicine

LLM-as-a-Judge : Automatiser et étendre les évaluations de l'IA générative en médecine

Krishnan Raghavan: The role of architecture in learning a continuum of task

Krishnan Raghavan : Le rôle de l'architecture dans l'apprentissage d'un continuum de tâches

Keynote: AI-Powered App Development - Steve Sanderson - NDC London 2026

Keynote: Développement d'applications basé sur l'IA - Steve Sanderson - NDC London 2026

James Murray Louw: Stability in learning the climate of dynamical systems with state space systems

James Murray Louw: Stabilité dans l'apprentissage du climat de systèmes dynamiques avec des systèmes d'espace d'états

I Can Actually Watch My AI Agents Work Now

Je peux désormais observer mes agents IA travailler.

Florian Rossmannek: Echo states and fading memory in state-space systems

Florian Rossmannek : États d'écho et mémoire défaillante dans les systèmes d'espace d'état

Deepseek Sparse Attention

Attention éparse de Deepseek

Boumediene Hamzi: Toward an Algorithmic Theory of Machine Learning via Kernel Methods

Boumediene Hamzi : Vers une théorie algorithmique de l'apprentissage automatique via les méthodes à noyau

10 Tips To Level Up Your AI-Assisted Coding - Aleksander Stensby - NDC London 2026

10 Conseils Pour Améliorer Votre Codage Assisté par IA - Aleksander Stensby - NDC London 2026

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Wei Kang : Apprentissage profond pour l'assimilation de données

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Tobias Sutter : Vers un apprentissage par renforcement hors ligne optimal

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Lin Wan: Learning collective multicellular dynamics with an interacting mean field neural SDE model

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Comprendre la logique du prompt système

Comment créer votre PREMIER agent IA en 2026 (sans coder)

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Benjamin Charles Walker : Équations différentielles linéaires contrôlées par les neurones

A Hitchhiker’s Guide to the World of LLM Fine-Tuning: ADIA Lab Seminar with Praneeth Vepakomma

Un guide du voyageur vers le monde du fine-tuning des LLM : Séminaire du laboratoire ADIA avec Praneeth Vepakomma

[ИАД, весна 2026] Рекомендательные системы. Лекция 1

[ИАД, printemps 2026] Systèmes de recommandation. Conférence 1

[ИАД, весна 2026] Математические методы прогнозирования II. Лекция 1

[ИАД, весна 2026] Méthodes mathématiques de prévision II. Leçon 1

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Ying-Cheng Lai : Apprentissage non supervisé pour anticiper les transitions critiques

OpenAI Releasing AI Speaker with Vision (CONFIRMED)

OpenAI lance une enceinte connectée dotée d'une vision (CONFIRMÉ)

Masanobu Inubushi: Reservoir computing with generalized readout based on generalized synchronization

Masanobu Inubushi: Calcul de réservoir avec lecture généralisée basée sur la synchronisation généralisée

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De zéro à votre premier workflow d'IA agentique en 26 minutes (Claude Code)

Daniel Lathrop: Using nonlinear dynamics for low-power high-speed machine learning electronics

Daniel Lathrop : Utiliser la dynamique non linéaire pour l'électronique d'apprentissage automatique à faible puissance et haute vitesse

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Grok 4.2 est intelligent … mais genre SUPER INTELLIGENT !