🏷️ llm
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Unlocking Working Memory : cette recherche montre comment les LLM peuvent raisonner sans générer de tokens
Découvrez comment les LLM peuvent désormais raisonner sans générer de tokens. Une recherche qui révolutionne le fonctionnement des modèles de langage.
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MeMo : Memory as a Model — la mémoire comme modèle autonome pour mettre à jour les LLMs sans réentraînement
Découvrez MeMo (Memory as a Model) : la solution innovante pour mettre à jour les LLMs sans réentraînement et vaincre l'obsolescence des connaissances.
SDAR : comment entraîner des agents IA avec du reinforcement learning sans les casser — la self-distillation agentic
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KV-Fold : l'astuce training-free qui révolutionne l'inférence long-contexte des LLMs
Découvrez KV-Fold, l'astuce training-free qui révolutionne l'inférence long-contexte des LLMs et résout le cauchemar de la gestion des tokens.
Fast Byte Latent Transformer : les modeles byte-level arrivent enfin a la vitesse des modeles token-level
Découvrez le Fast Byte Latent Transformer : le modèle byte-level qui rivalise enfin en vitesse avec les token-level, marquant la fin de la tokenisation.
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Subquadratic sort du stealth avec SubQ : 12 millions de tokens de contexte, fin de l'attention quadratique ?
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