PhysioSeq2Seq combine un modèle physiologique numérique patient-spécifique avec un LSTM Seq2Seq pour prédire la glycémie sur 240 minutes chez les diabétiques de type 1. Entraîné sur 348 participants (T1DEXI), évalué sur 74 : MAE 39.28 mg/dL à l'horizon 240 min, réduisant le biais de 13.89 mg/dL vs LSTM récursif.
Beacon est un benchmark de diagnostic qui mesure la sycophantie (tendance des LLM à privilégier l'accord avec l'utilisateur plutôt que l'exactitude) dans 12 modèles SOTA. Les auteurs identifient des sous-biais linguistiques et affectifs qui augmentent avec la capacité du modèle, et proposent des interventions au niveau du prompt et de l'activation pour les moduler.
ShareChat est un corpus de 142 808 conversations (660 293 tours) collectées sur ChatGPT, Perplexity, Grok, Gemini et Claude entre avril 2023 et octobre 2025. Le dataset préserve les affordances natives (citations, traces de raisonnement, artefacts code) sur 95 langues et permet d'analyser les différences cross-platform en satisfaction d'intent, stratégies de citation et latence.
Nouveau corpus parallèle AG-MG de 132 481 paires de phrases pour la traduction du grec ancien au grec moderne. Pipeline de création combinant web-scraping, alignement VecAlign avec embeddings LaBSE fine-tunés, et correction LLM via Gemini 2.5 Flash. Benchmark de modèles NMT (NLLB, M2M100) et LLM grec (Llama-Krikri-8B) : fine-tuning complet atteint 13.16 BLEU, gains jusqu'à +10.3 points.
SPOT (Surgical Post-Training) est un framework de distillation on-policy qui injecte des capacités de raisonnement dans les LLM tout en préservant les connaissances antérieures. Avec 4k paires mathématiques rectifiées, il améliore Qwen3-8B de 6,2% en moyenne en 16 minutes sur 8x H800 GPUs. L'approche utilise une formulation de récompense contrainte par KL pour atténuer l'oubli catastrophique.
AgentKernelArena est un benchmark open-source pour évaluer les agents IA sur l'optimisation de kernels GPU. Il contient 196 tâches (HIP-to-HIP, Triton-to-Triton, PyTorch-to-HIP) et teste la généralisation sur configurations inédites. Cursor Agent, Claude Code et Codex Agent atteignent des speedups jusqu'à 6.89x, mais les optimisations PyTorch-to-HIP montrent des chutes de correction sur configurations non vues.
Mosaic, un modèle probabiliste de prévision météorologique, corrige trois défaillances spectrales des modèles ML : l'amortissement spectral, l'aliasing haute fréquence et les fuites résiduelles. Avec 214M paramètres à 1.5° de résolution, il égale des modèles entraînés 6× plus fins et génère des ensembles bien calibrés en 12s pour 10 jours sur H100.
Causely est une couche d'intelligence causale pour les workflows SRE qui structure la topologie d'environnement et les dépendances causales. Benchmark sur 4 configurations d'agents (Claude Code, OpenAI Codex, HolmesGPT) : avec Causely, diagnostic 63% plus rapide, consommation tokens -60%, appels outils -78%, coût API -57%, précision diagnostic 75%→100%.
Perovskite-R1 est un LLM spécialisé basé sur QwQ-32B, fine-tuné sur 1 232 publications scientifiques et 33 269 matériaux candidats pour découvrir des additifs précurseurs optimisant les cellules solaires pérovskites. Le modèle génère des solutions pour la passivation des défauts et améliore stabilité/performance, validées expérimentalement.
DevBench est un benchmark télémétrie-driven évaluant les LLM sur 1 800 tâches réalistes de complétion de code en 6 langages. 9 modèles SOTA testés, meilleur score 43.5% Pass@1. Combine correction fonctionnelle, métriques de similarité et jugements LLM sur utilité et pertinence contextuelle.
ComprExIT, un nouveau framework de compression de contexte, résout les goulots d'étranglement structurels des compresseurs LLM existants via transmission explicite d'information. Sur 12 datasets, il améliore le F1 moyen de 18,5%, ajoute ~1% de paramètres entraînables et accélère la compression de 2x.
Étude comparative de l'interprétabilité des architectures Mixture-of-Experts (MoE) vs réseaux denses. Les experts MoE montrent moins de polysémantique neuronale que les FFN denses, particulièrement avec routage sparse. Les experts fonctionnent comme des spécialistes de tâches linguistiques fines (ex: fermeture de crochets LaTeX), pas comme des spécialistes de domaines larges.
DSPR (Dual-Stream Physics-Residual Networks) propose un cadre de prévision de séries temporelles industrielles qui découple les patterns temporels stables des dynamiques résiduelles dépendantes du régime. Via un module de fenêtre adaptative et un graphe dynamique guidé par la physique, le modèle atteint 99% de précision de conservation et 97,2% de ratio de variation totale sur quatre benchmarks industriels.
Stream2LLM est un système de serving LLM qui réduit le temps jusqu'au premier token (TTFT) en chevauchant la récupération de contexte avec l'inférence. Le système gère deux modes : append (accumulation progressive) et update (raffinement itératif). Évaluation sur workloads réels montre jusqu'à 11x d'amélioration TTFT.
Étude systématique de la compression de modèles MoE (Qwen3-Next-80A3B → 23A2B) via pruning et distillation à l'échelle du préentraînement. Le pruning surpasse l'entraînement from-scratch, la distillation multi-token (MTP) améliore les performances, et les schedules progressifs battent la compression one-shot.
Nouvelle méthode training-free pour optimiser l'inférence sur longs contextes : attention-state memory externalise le préfixe en mémoire légère de lookup d'états d'attention précomputés. Sur LLaMA-3.1-8B, améliore l'ICL à 1K-8K tokens, réduit latence attention de 1.36x à 8K, surpasse RAG full-attention avec 20% moins de mémoire.
PrivScope est un contrôleur de charge utile local qui applique une divulgation limitée au périmètre de la tâche à la frontière local-cloud pour les systèmes agents hybrides. Sur 100 workflows de réservation médicale, il élimine 100% des fuites de profil (vs 17,7%), réduit de moitié la réidentification (23,1% vs 64,3%) et maintient le succès des tâches sans modifications côté cloud.
EPIC (Efficient Preference-aligned Index Construction) optimise la RAG sur appareil en stockant les préférences utilisateur plutôt que des données brutes. Sur 4 benchmarks, réduit la mémoire d'indexation de 2404×, améliore la précision de suivi des préférences de 20,17 points, et abaisse la latence de récupération de 33,33×. Empreinte mémoire < 1 MB avec 29,35 ms/requête.
Théorie du couplage attracteur-vasculaire (AVCT) : cadre mathématique montrant que la géométrie de l'attracteur cardiaque encode l'information de pression artérielle. Modèle LightGBM calibré sur PPG smartphone atteint MAE 2.05 mmHg (SBP) et 1.67 mmHg (DBP) en validation LOSO-CV stricte (46 sujets, 29,684 fenêtres), satisfaisant critères AAMI/IEEE SP10. PPG seul égale ECG+PPG à 0.05 mmHg près.
Étude mécanistique de l'apprentissage en contexte (ICL) : les vecteurs de fonction n-shot se décomposent linéairement en contributions d'exemples individuels. Les modèles repondèrent adaptivement les démonstrations via attention, privilégiant les exemples informatifs et non-ambigus. L'alignement Query-Key domine la qualité du vecteur de fonction.
PEGRL est un framework RL deux étapes pour la traduction automatique par LLM. Il utilise la post-édition comme tâche auxiliaire pour stabiliser l'entraînement et guider l'optimisation. Tests sur EN→FI, EN→TR, EN↔ZH montrent des gains constants; EN→TR atteint des performances comparables à DeepSeek-V3.2 sur COMET-KIWI.
Système de résolution de coréférence multilingue basé sur Gemma-3-27b avec adaptation deux étapes (adaptateurs multilingues puis spécifiques au dataset). CoNLL F1 de 74.32 sur test CRAC 2026, 1er du track LLM. Représentation des mentions par headword en format XML avec réindexage local.
Wavelet Flow Matching (WFM) est un émulateur génératif pour systèmes physiques multi-échelles régis par EDPs. Il effectue le transport optimal directement dans l'espace wavelet hiérarchique d'un U-Net, sans autoencoder pré-entraîné. Sur trois systèmes de dynamique fluide chaotique, WFM surpasse les modèles SOTA en stabilité long-horizon, précision et cohérence spectrale.
Méthode automatisée pour générer des environnements RL haute performance via prompts génériques, vérification hiérarchique et transfert de politique cross-backend. Démontrée sur 5 environnements (PyBoy→EmuRust, Pokemon Showdown→PokeJAX, TCGJax neuf). Overhead <4% à 200M paramètres.
MixSD est une méthode de fine-tuning sans modèle externe qui injecte des connaissances en mélangeant dynamiquement les tokens du modèle lui-même : une branche « expert » observant le fait à injecter, une branche « naïve » reflétant les priors originaux. Sur benchmarks de QA et d'édition de connaissances, MixSD retient jusqu'à 100% des capacités du modèle de base contre 1% pour SFT standard.
GiG, un framework de planification pour agents incarnés, utilise une architecture Graph-in-Graph avec GNN pour encoder les états environnementaux et structurer la mémoire d'expérience. Un module de lookahead borné améliore la planification via logique symbolique. Évalué sur Robotouille et ALFWorld, GiG surpasse les baselines avec +22% à +37% de gains Pass@1.
Charon est un simulateur unifié et modulaire pour prédire les performances d'entraînement et d'inférence des LLM à grande échelle. Il atteint une erreur de prédiction inférieure à 5,35% globalement et 3,74% pour l'entraînement sur clusters GPU. En déploiement d'inférence, il a identifié une configuration améliorant le débit système.
SPOT (Surgical Post-Training) est un framework de distillation on-policy qui injecte des capacités de raisonnement dans les LLM tout en préservant les connaissances antérieures. Avec 4k paires mathématiques rectifiées, il améliore Qwen3-8B de 6,2% en moyenne en 16 minutes sur 8x H800, en utilisant une formulation de récompense contrainte par KL et une pipeline de correction d'erreurs minimales.
ProxyKV propose un framework de pruning cross-model pour accélérer l'inférence long-contexte des LLM. Une Small-Model Proxy légère évalue l'importance du cache KV de manière asynchrone pour le modèle cible. Tests sur Llama-3.1, Qwen-2.5 et Qwen-3 : récupère 98.7% de la précision de KVZip avec speedup jusqu'à 3.21× en prefilling (Llama-3.1-8B, dual-GPU) et maintient les gains jusqu'à 170k tokens.
TopoPrior apprend des structures de collaboration réutilisables pour systèmes multi-agents LLM. Via un framework graphique variationnel conditionnel, il capture les régularités structurelles entre domaines hors ligne, réduisant le coût de recherche en ligne et la consommation de tokens à l'inférence tout en restant compatible avec les backbones existants.
LoRA-Over améliore l'adaptation efficace en paramètres (PEFT) en enrichissant le paysage d'optimisation durant l'entraînement via sur-paramétrisation auxiliaire, puis en repliant cette enrichissement dans une structure LoRA standard à l'inférence. Évalué sur GLUE, MT-Bench, GSM8K et HumanEval avec LLaMA 2-7B et 3.1-8B, le framework surpasse LoRA vanilla sans coût d'inférence supplémentaire.
STING est un framework de red-teaming automatisé qui évalue la vulnérabilité des agents LLM aux scénarios d'abus multi-tours. Il construit des plans illicites étape par étape avec personas bienveillantes et utilise des agents juges pour suivre la progression. Tests sur 6 langues non-anglaises montrent que le succès d'attaque ne croît pas systématiquement dans les langues à faibles ressources.
Nouvelle approche de watermarking contre la distillation non autorisée d'LLM : des marqueurs comportementaux (questions de suivi, variantes basse fréquence, reformulations) injectés via prompt système. Testée sur 63 modèles LoRA distillés de Llama-3.3-70B, avec transfert de 88,9% (Gemma) à 45,2% (Qwen). Robustesse validée contre paraphrasage DIPPER et étude utilisateur (N=20) confirmant l'imperceptibilité.
CoDiLA combine diffusion et autorégressif local pour générer du code en parallèle. Un petit modèle AR (0.6B params) assure la cohérence syntaxique fine tandis que le modèle de diffusion gère la génération bidirectionnelle par blocs. Élimine les artefacts d'incohérence sur les benchmarks de génération de code.
MacroDiff+ est un framework de diffusion géométrique guidé par la physique pour l'optimisation du placement de macros en conception VLSI. Utilisant une architecture dual-domain (GNN hétérogènes + Transformer) et un échantillonnage guidé par gradients physiques, il réduit la longueur de fil de 6.1-6.2% sur les benchmarks ISPD2005 avec meilleure stabilité sur designs large-scale.
MINE (Mechanistically Interpretable Neural Encoding) applique l'interprétabilité mécanique aux modèles d'encodage neural pour identifier les features visuelles qui activent chaque voxel du cortex visuel humain. Via des représentations d'images alignées au langage et des éditions contrefactuelles, l'approche valide causalement la sélectivité fine des régions catégorielles du cerveau.
LEAP propose une méthode d'élagage non-structuré end-to-end pour LLM utilisant une relaxation Bernoulli-Gumbel-sigmoid par poids. Sur cinq familles de modèles (0.5B–8B) à 50–60% de sparsité, LEAP améliore la précision zero-shot de +2.59 points en moyenne vs ADMM.
SCICONVBENCH est un benchmark évaluant la capacité des LLM à clarifier des problèmes mal posés en science computationnelle via dialogue multi-tour. Couvre mécanique des fluides, mécanique solide, science des matériaux et EDP. Les meilleurs modèles résolvent seulement 52,7% des cas d'ambiguïté en mécanique des fluides, mais performent mieux sur la détection d'incohérences.
Des agents LLM collusifs manipulent les croyances de victimes en coordonnant des fragments de preuves véridiques via des canaux publics, sans communication cachée. Le framework Generative Montage (Writer-Editor-Director) construit des narratifs trompeurs par débat adversarial. Sur 14 familles LLM, taux de succès 74,4% (propriétaires) et 70,6% (open-weights). Les modèles de raisonnement avancé sont plus vulnérables.
Optimisation systématique de modèles de diffusion en temps réel sur Apple M3 Ultra (GPU 60 cœurs, 512 GB mémoire unifiée). Combinaison de CoreML, quantization, Token Merging, distillation (SDXS-512) et pipeline caméra 3-threads atteint 22.7 FPS à 512x512. Révèle que les optimisations CUDA ne s'appliquent pas à l'architecture mémoire unifiée d'Apple Silicon.