Défis concrets pour l'AGI – Google DeepMind
Remarque : cet article est un résumé d'une conférence donnée au CERN Sparks !…
L'apprentissage profond non supervisé identifie le démêlage sémantique dans les neurones uniques du patch facial inférotemporal
Notre cerveau possède une incroyable capacité à traiter les informations visuelles. Nous…
Explorer la beauté des mathématiques pures de manière inédite
Recherche Publié 1 décembre 2021 Auteurs Alex Davies, Pushmeet Kohli, Demis Hassabis…
Sur l'expressivité de la récompense markovienne
La récompense est la force motrice des agents d’apprentissage par renforcement (RL).…
Modélisation du langage à grande échelle : Gopher, considérations éthiques et récupération
Responsabilité et sécurité Publié 8 décembre 2021 Auteurs Jack Rae, Geoffrey Irving,…
Améliorer les modèles de langage en récupérant des milliards de jetons
Ces dernières années, des gains de performances significatifs dans la modélisation de…
Créer des agents interactifs avec l'apprentissage par imitation
Recherche Publié 8 décembre 2021 Auteurs Josh Abramson, Arun Ahuja, Arthur Brussee,…
Simuler la matière à l'échelle quantique avec l'IA
Résoudre certains des défis majeurs du XXIe siècle, comme la production d’électricité…
AlphaFold : Utiliser l'IA pour la découverte scientifique
Recherche Publié 15 janvier 2022 Auteurs Andrew Senior, John Jumper, Demis Hassabis…
Une normativité fallacieuse améliore l’apprentissage du comportement de conformité et d’application des agents artificiels
Dans notre récent article nous explorons comment l'apprentissage par renforcement profond multi-agents…
