Sapient Intelligence publie HRM-Text 1B : 1B paramètres entraîné sur 40B tokens en 1,9 jours avec ~$1k de budget. Surpasse Llama3.2 3B sur MATH (56.2 vs 48.0) et DROP (82.2 vs 45.2), mais reste en retrait sur MMLU (60.7 vs 64.7 pour Qwen3.5 2B). Modèle spécialisé en raisonnement multi-étapes.
OpenAI déploie des outils de provenance de contenu : Content Credentials, SynthID et un vérificateur pour identifier et valider les médias générés par IA.
Gemini 3.5 Flash est disponible sur Vercel AI Gateway avec amélioration de la compétence en code, exécution parallèle d'agents, et raisonnement renforcé. Le modèle utilise par défaut le niveau de thinking « medium » pour équilibrer qualité et coût. Intégration via SDK avec support observabilité et routage intelligent.
Nouvelle primitive physique REED pour l'agrégation fédérée sans fil non-cohérente. Mappe les parties positives/négatives des mises à jour modèles sur des énergies transmises appairées, éliminant le besoin de synchronisation et d'information d'état de canal instantanée. Dérive expressions exactes de variance pour canaux Rayleigh.
Méthode de contrôle de spécificité au niveau des affirmations pour systèmes agentiques. CSS décompose les réponses en claims, propose des reformulations moins précises, et émet chaque claim au niveau de spécificité calibré admissible. Sur LongFact, améliore l'utilité de 0.846 à 0.913 tout en conservant 0.938 de spécificité.
Modèle d'agent IA avec trois systèmes de mémoire (court terme, épisodique, sémantique) inspirés de la cognition humaine, chacun représenté par un graphe de connaissances. Évaluation via un environnement RL custom « the Room ». L'agent Deep Q-learning apprend à encoder, stocker et récupérer les mémoires pour répondre à des questions. Surpasse un agent sans cette structure.
The Loupe est un module de gating spatial léger pour Vision Transformers hiérarchiques, conçu pour la classification visuelle fine-grained. Inséré à un stade intermédiaire, il prédit un masque spatial monocanal via un petit CNN et repondère les activations. Sur CUB-200-2011, il améliore Swin-Base de 88,36% à 91,72% et Swin-Tiny de 85,14% à 88,61% avec <0,1% de paramètres supplémentaires.
Étude diagnostique du catastrophic forgetting en continual learning via Sparse Autoencoders. Framework analyse comment l'information spécifique aux tâches évolue au niveau des concepts latents. Résultat : majorité de l'oubli apparent est récupérable sous hypothèse de linéarité ; dégradation due à l'accessibilité représentationnelle plutôt qu'à l'effacement complet.
SSL4RL utilise des tâches d'apprentissage auto-supervisé (rotation d'images, reconstruction de patches masqués) comme signaux de récompense pour l'entraînement par renforcement de modèles vision-langage. Le framework élimine le besoin de données de préférence humaine et améliore les performances sur des benchmarks de raisonnement vision-centric et vision-langage.
Template Infilling (TI) est une méthode de conditioning pour les Diffusion Language Models qui aligne des ancres structurelles sur l'ensemble de l'espace de réponse cible, remplaçant le prefix prompting. Évaluée sur raisonnement mathématique, génération de code et planification, TI améliore les performances de 9,40% et accélère la génération multi-token.
Modèle de génération vidéo 4D pour la manipulation robotique qui enforce la cohérence multi-vue 3D via supervision par alignement de pointmap cross-view. Génère des séquences vidéo spatio-temporellement alignées à partir d'une seule image RGB-D par vue, sans poser en entrée. Démontre stabilité visuelle supérieure et récupération de trajectoires d'effecteur robot sur datasets simulés et réels.
Modèle de segmentation sémantique semi-supervisée pour prédire la localisation de sites archéologiques non découverts. Utilise le pseudolabeling dynamique et CRF-RNN pour gérer la rareté des labels positifs. Égale LAMAP sur données DEM, améliore les scores Dice sur imagerie satellite brute.
SAL-T (Spatially Aware Linear Transformer) réduit la complexité quadratique des transformers pour le tagging de jets au LHC. L'architecture linéaire intègre un partitionnement spatial basé sur les caractéristiques cinématiques et des couches convolutives. Résultats comparables aux transformers full-attention avec latence et ressources réduites.
LEAF est un benchmark vivant pour évaluer les capacités de prévision des LLM en utilisant des événements multidimensionnels. Le système utilise des agents de récupération récursive et une validation croisée dual-agent pour fournir du texte auxiliaire pertinent. Les tests montrent que les LLM exploitent les signaux d'événements complexes pour améliorer les prévisions, notamment sur les actions boursières.
EmergentBridge améliore les modèles d'embedding multimodaux unifiés pour les paires de modalités non appariées (audio↔profondeur, infrarouge↔audio). La méthode apprend un mappage produisant un « noisy bridge anchor » et applique l'alignement dans un sous-espace orthogonal, préservant la structure d'alignement existante. Résultats sur 9 datasets : surpasse les baselines en classification et retrieval zero-shot.
Q2D2 (Two-Dimensional Quantization) est un nouveau schéma de quantization pour les codecs audio neuraux. Il projette les paires de features sur des grilles 2D structurées (hexagonales, rhombiques, rectangulaires) pour améliorer l'efficacité de compression, le taux de tokens et l'utilisation du codebook, tout en maintenant la qualité de reconstruction état de l'art sur la parole, l'audio et la musique.
Framework deep learning GPU pour prédiction thermique urbaine et évaluation des risques de canicule. ConvLSTM avec loss mixte sur données MODIS et Open-Meteo (Sarajevo) : MAE=0.2293, RMSE=0.3089, R²=0.8877. Génération de cartes de risque thermique urbain.
DoublyCal, un framework pour améliorer la fiabilité des LLM en combinant Knowledge Graphs et calibration d'incertitude. Un modèle proxy léger génère des preuves KG avec confiance calibrée, guidant un LLM black-box vers des prédictions plus précises et mieux calibrées. Testé sur benchmarks knowledge-intensive avec coûts token réduits.
VideoDR est le premier benchmark pour le video question answering en domaine ouvert, combinant extraction visuelle multi-frames, récupération web itérative et raisonnement multi-hop. L'évaluation de modèles multimodaux (closed/open-source) montre que le paradigme Agentic n'est pas systématiquement supérieur au Workflow; les défis clés sont la dérive d'objectif et la cohérence long-horizon.
Speech-Hands est un framework vocal agentic qui apprend à décider quand faire confiance à ses prédictions ou consulter des perceptions audio externes. Le modèle réduit le WER de 12,1% sur 7 benchmarks OpenASR et atteint 77,37% de précision en audio QA, en utilisant un mécanisme d'auto-réflexion pour éviter les hypothèses bruitées.
COMPACT, un framework de distillation CoT multi-enseignants, fusionne adaptativement les supervisions de plusieurs LLMs vers des modèles compacts. Il pondère dynamiquement les gradients des enseignants via trois métriques : consensus basé graphe, adaptabilité par information mutuelle, et difficulté basée perte. Résultats SOTA sans oubli catastrophique.
MiniGPT est une implémentation compacte de GPT en PyTorch, reconstruite from scratch dans un notebook unique. Le modèle de 10.77M paramètres atteint une validation loss de 1.4780 sur Tiny Shakespeare avec tokenization au niveau caractère et génère du texte avec structure dialogale reconnaissable.
SuReNav propose une méthode de navigation basée sur graphes de superpixels pour les environnements sur-contraints. Le système combine génération de cartes avec contraintes régionales, relaxation via réseau de neurones entraîné sur démonstrations humaines, et exécution entrelacée. Évalué sur cartes 2D/3D OpenStreetMap et robot Spot, il atteint le meilleur score de ressemblance humaine.
GRAFT est un modèle AFT hybride pour l'analyse de survie qui découple le classement pronostique de l'étalonnage des estimations. Il combine un modèle AFT linéaire avec un réseau résiduel non-linéaire et des portes stochastiques pour la sélection de features. Entraîné sur une perte alignée C-index avec imputation conditionnelle, il surpasse les baselines en discrimination et calibration.
HeteroFusion fusionne des modèles de langage hétérogènes (Llama, Qwen, Mistral) en alignant les structures fonctionnelles plutôt que les poids bruts, et en supprimant les signaux de transfert incompatibles. Surpasse les baselines de fusion et d'ensemble sur transfert hétérogène, fusion multi-source et généralisation cross-family.
MarsTSC, un framework agentic pour VLMs, résout la classification multimodale de séries temporelles en few-shot. Trois rôles collaboratifs (Generator, Reflector, Modifier) affinent itérativement une knowledge bank via reasoning réflexif. Tests sur 12 benchmarks, 6 backbones VLM : gains constants, rationales interprétables.
Article proposant un cadre de compression générative pour le débruitage d'images basé sur la perception. Deux approches : un débruiteur WGAN conditionnel contrôlant le compromis rate-distortion-perception, et une stratégie de reconstruction par diffusion itérative guidée par des latents compressés. Garanties théoriques et améliorations perceptuelles validées sur benchmarks.
Étude systématique des modèles de diffusion pour la conduite autonome de bout en bout (E2E AD). Le framework Hyper Diffusion Planner (HDP) atteint une amélioration de performance de 10x sur le modèle de base, testé sur 200 km en conditions réelles et 6 scénarios urbains. Intègre post-training par renforcement pour améliorer sécurité et robustesse.
PersonaDual est un framework LLM qui bascule adaptatif entre raisonnement objectif et personnalisé selon le contexte. Entraîné via SFT puis optimisé par RL avec DualGRPO, il préserve les bénéfices de la personnalisation tout en maintenant la factualité et réduisant les interférences.
SurgUn, une méthode d'oubli de concepts pour modèles de diffusion texte-image, traite l'oubli comme une compétition contrôlée plutôt qu'une suppression directe. Via gradient ascendant sur cibles et descent sur distracteurs sémantiquement divers, elle réduit l'imbalance erase-retain et limite les dégâts collatéraux. Testée sur Stable Diffusion v1.5, SDXL et SANA-1.5.
Les boucles d'auto-évolution des LLM stagnent quand elles ne génèrent pas d'information apprenable. Cette étude identifie trois rôles (Proposer, Solver, Verifier) et trois designs système (co-évolution asymétrique, croissance de capacité, recherche proactive d'information) pour maintenir le gain d'information à travers les itérations sur des tâches de codage.
Article arXiv proposant une notion de robustesse spatiotemporelle (STR) pour les spécifications de logique temporelle sur signaux discrets. Formalisée comme problème de raisonnement multi-objectif via ordre partiel, STR capture perturbations spatiales et temporelles conjointes. Applicable aux systèmes multi-agents, villes intelligentes, contrôle du trafic aérien. Algorithmes de monitoring proposés.
Méthode « Explicit Logic Channel » parallèle aux MLLMs pour valider et améliorer les modèles multimodaux en zéro-shot. Combine LLM, VFM et raisonnement logique probabiliste (factuel, contrefactuel, relationnel) avec une métrique « Consistency Rate » pour sélectionner modèles sans annotations. Tests sur MC-VQA et HC-REC avec 11 MLLMs open-source.
ARROW étend DreamerV3 avec un système de replay à deux buffers (court et long terme) pour l'apprentissage par renforcement continu. Testé sur Atari et Procgen, l'algorithme réduit l'oubli catastrophique tout en maintenant le transfert de connaissances, inspiré par la relecture d'expériences dans le cerveau.
Early Pruning accélère les algorithmes de routage RAPTOR pour les transports publics en pré-triant les connexions de transfert et en éliminant les trajets plus longs qui ne peuvent pas améliorer le meilleur temps d'arrivée. Testé sur les réseaux suisses et londoniens, la technique réduit les temps de requête jusqu'à 57% sans compromettre l'optimalité.
PCFJudge, une méthode d'inférence, évalue la factualité en relançant un prompt listwise sur plusieurs ordres de candidats et agrège les scores. Sur RewardBench 2 Factuality, avec K=7 permutations, la précision passe de 86% à 91,33% (GPT-5.4) et 86,33% à 89,67% (Claude Sonnet 4.6).
Étude comparative de représentations protéiques (composition acides aminés, k-mers, ProtBERT, descripteurs physicochimiques) pour classifier la maladie de Parkinson. ProtBERT + MLP atteint F1=0.704±0.028, ROC-AUC=0.748±0.047. Les séquences primaires seules montrent un pouvoir discriminant limité; des features structurelles/fonctionnelles sont nécessaires.
OptBias, un framework de meta-learning, résout l'optimisation black-box hors-ligne avec données limitées. Il génère des tâches synthétiques via processus gaussien pour apprendre un biais d'optimisation réutilisable, puis affine le modèle surrogate sur les petits datasets cibles. Surpasse les baselines sur benchmarks continus et discrets.
PriHA est un système RAG pour assistant de santé primaire à Hong Kong. Le framework combine un optimiseur de requêtes et une architecture Dual Retrieval Augmented Generation (DRAG) pour récupérer des directives cliniques fragmentées et générer des réponses précises et localisées, surpassant ChatGPT et DeepSeek sur l'exactitude.
Un transformer léger fusionne plusieurs représentations fNIRS via tokenization unifiée pour reconnaître la douleur à partir de l'activité cérébrale. Le modèle préserve caractéristiques spatiales, temporelles et temps-fréquence sur le dataset AI4Pain, offrant performance compétitive avec faible coût computationnel pour inférence temps réel GPU/CPU.