
Reinforcement Learning via Self-Distillation
Apprentissage par renforcement par auto-distillation
Thema UYQM

Apprentissage par renforcement par auto-distillation



Construire, étendre et personnaliser les modèles fondamentaux : le parcours de FoxBrain vers l'IA industrielle de pointe
![[ИАД, весна 2026] Математические методы прогнозирования II. Лекция 3](https://i.ytimg.com/vi/lTxKWNAe1bU/sddefault.jpg)
[ИАД, весна 2026] Méthodes mathématiques de prévision II. Leçon 3

La nouvelle IA de Google vient de briser les maths… (Elle a inventé ses propres algorithmes)

Pierre-Alexandre Mattei - Ensembles en apprentissage automatique : théorie (simple) et pratique (simple)
![Machine Learning 3 [Even Semester 2025/2026 Telyu] - Decision Tree & KNN](https://i.ytimg.com/vi/IFQDhIWbuLY/maxresdefault.jpg)
Machine Learning 3 [Semestre Pair 2025/2026 Telyu] - Arbre de décision et KNN

![[ИАД, весна 2026] Байесовский выбор моделей II. Лекция 3: Графические модели](https://i.ytimg.com/vi/AoFnMSgUXGE/sddefault.jpg)
[ИАД, printemps 2026] Sélection bayésienne de modèles II. Leçon 3 : Modèles graphiques

Quand l'IA découvrira le prochain Transformer — Robert Lange




Jochen Garcke - Introduction à l'apprentissage automatique pour la science et l'ingénierie - IPAM à UCLA


Andrew Christlieb - Introduction à l'apprentissage automatique scientifique - IPAM à l'UCLA
![[ИАД, весна 2026] Введение в машинное обучение. Лекция 5: Обучаемая векторизация данных](https://i.ytimg.com/vi/0nCUMj9BJcE/sddefault.jpg)
[ИАД, printemps 2026] Introduction à l'apprentissage automatique. Leçon 5 : Vectorisation de données entraînable

QTML 2025 : Tests et vérification pour l'apprentissage quantique

QTML 2025 : Modèles d’apprentissage automatique quantique évolutifs dans l’espace de Fourier

QTML 2025: Sur le coût de l'entraînement de modèles quantiques (robustes aux adversaires)

QTML 2025 : Apprentissage des états quantiques avec des fonctions de perte ajustables

QTML 2025 : Conception de modèles d’apprentissage automatique quantique pour les graphes

QTML 2025 : Une approche bayésienne PAC de la généralisation pour les modèles quantiques

QTML 2025 : Un peu de liberté, ça change tout : algorithmes quantiques et classiques

QTML 2025: StoCQS: Stratégie stochastique pour la construction d'arbres d'ansatz dans un solveur linéaire basé sur Krylov


Le nouveau modèle de Google et le code Claude changent la donne pour toujours.

Introduction conviviale à l’apprentissage automatique quantique et inspiré du quantique
![[ИАД, весна 2026] Математические методы анализа текстов. Лекция 5: LLM Pre-Train](https://i.ytimg.com/vi/nzc2dalbDmM/sddefault.jpg)
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Cours de fine-tuning de LLM – Du Supervised FT au RLHF, LoRA et multimodal

Google vient d'abandonner l'intelligence artificielle bayésienne, qui évolue en temps réel.

10 ans d'AlphaGo : Le point de bascule pour l'IA | Thore Graepel et Pushmeet Kohli

Améliorer responsablement l'IA avec des données sensibles à la vie privée : principes, théorie et pratique | Richard...
![Machine Learning 2 [Even Semester 2025/2026 Telyu] - The Linear Models](https://i.ytimg.com/vi/SkBMdi3nB3I/maxresdefault.jpg)
Machine Learning 2 [Even Semester 2025/2026 Telyu] - Les Modèles Linéaires


Yuma Nakamura : Calcul de réservoir d'ensemble pour les systèmes physiques

Yingdong Lu: Stabilité et structure géométrique des flux de gradient pour l'apprentissage en contexte
