Apprentissage par la machine

Self-Evolving Hermes Agents: Enterprise AI That Gets Better With Use | Nemotron Labs

Agents Hermes auto-évolutifs : une IA d'entreprise qui s'améliore à l'usage | Nemotron Labs

Small Language Model Alignment - Finetune SLMs to ALWAYS pick the best answer (Unsloth DPO)

Alignement de petits modèles de langage - Affiner les SLM pour TOUJOURS choisir la meilleure réponse (Unsloth DPO)

Talk by Pranjal Awasthi (Google)

Discours de Pranjal Awasthi (Google)

Multi-objective Learning: An Algorithmic Toolbox for Optimal Predictions Anytime Anywhere!

Apprentissage multi-objectifs : une boîte à outils algorithmique pour des prédictions optimales à tout moment et en tout lieu.

Efficient Algorithms for Reliable Machine Learning

Algorithmes efficaces pour un apprentissage automatique fiable

Computational Thinking on Learning Models

Pensée computationnelle sur les modèles d'apprentissage

Alexander Shlimovich - Data Selection for Empirical Risk Minimization (Eng)

Alexander Shlimovich - Sélection des données pour la minimisation du risque empirique

Self-evolving AI Agents

Agents IA auto-évolutifs

In Genomics ML, Accuracy Is Not the Same as Equity: Part 2

En ML génomique, la précision n'est pas la même chose que l'équité : Partie 2

Theory of Modern AI: Learning Theoretic, Game Theoretic, and Algorithmic Perspectives

Théorie de l'IA moderne : perspectives théoriques de l'apprentissage, théoriques des jeux et algorithmiques

Stanford CS336 Language Modeling from Scratch | Spring 2026 | Lecture 15: Mid/Post-Training

Stanford CS336 Modélisation du langage à partir de zéro | Printemps 2026 | Conférence 15 : Formation intermédiaire/post-formation

Red Points and Blue Points

Points rouges et points bleus

Questions for Theory in the New Age of Machine Learning

Questions pour la théorie à l'ère du machine learning

Probably Approximately Precision and Recall Learning

Apprentissage probablement approximatif de la précision et du rappel

Enhanced and Efficient Reasoning in Large Language Models

Raisonnement amélioré et efficace dans les grands modèles de langage

An Occam's Razor Principle for Transformers?

Un principe de parcimonie pour les Transformers ?

MIT 6.S191: Secrets of Massively Parallel Training

MIT 6.S191 : Les secrets de l'entraînement massivement parallèle

L’IA vient de franchir la limite qu’on redoutait : Continual Harness

J'automatise ma prospection en 5 minutes avec Claude

Generative AI L29: Low Rank Adaptation (LoRA)

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Generative AI L27: Supervised fine tuning, full fine tuning, parameter-efficient fine tuning (PEFT)

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Shancong Mou - Derivative-Informed Training of Neural Operators on the Fly - IPAM at UCLA

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In-context modeling as a retrain-free paradigm for foundation models || May 22, 2026

Modélisation in-context comme paradigme sans réentraînement pour les modèles de fondation || May 22, 2026

Stanford Robotics Seminar ENGR319 | Spring 2026 | Integrated Learning and Planning

Séminaire de Robotique de Stanford ENGR319 | Spring 2026 | Apprentissage et Planification Intégrés

Jeff Schneider - Machine Learning for Scenario Design and Plasma Control in Tokamaks

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Vous gaspillez 90% de vos tokens sans le savoir

Generative AI L23: Training the transformer

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Artisan BTP : L'IA génère votre métré complet en quelques minutes

[ИАД, весна 2026] Математические методы анализа текстов. Лекция 9: Efficient Inference

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CRÉE-TOI un SECOND CERVEAU IA : Obsidian + Claude Code !

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La plus grande avancée de l'IA dans la médecine et la découverte de médicaments

Ron Levie - Szemerédi Regularity Lemma in Graph Machine Learning (Heb)

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Il a connecté son ADN et sa montre à l'IA (le résultat est génial)

Le monde en ÉTAT DE CHOC : ce robot vient de devenir moine

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MLT| end term| revision session - 2

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