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Cet article propose une classe de méthodes F²SA- utilisant des différences finies d'ordre pour l'optimisation stochastique bi-niveau, améliorant la complexité de recherche d'un point stationnaire à pour des problèmes hautement lisses et démontrant que cette borne est presque optimale.
Cette étude démontre une asymétrie fondamentale dans l'inférence comportementale à grande échelle, où les motivations sont déduites avec une précision quasi parfaite (98-100 %) tandis que les systèmes de croyances restent largement indétectables (plafonnant à 49 % même avec des architectures avancées), révélant que la limite de l'inférence réside dans l'ambiguïté structurelle des croyances plutôt que dans les capacités des modèles.
Cet article présente un cadre modulaire multimodal utilisant l'intelligence artificielle générative pour produire de manière accessible et réaliste des données synthétiques sur les bâtiments résidentiels à partir d'images publiques, afin de réduire la dépendance aux sources de données coûteuses ou restreintes pour la recherche en simulation énergétique.
Ce papier présente PANO, un opérateur neuronal physique-aware capable d'inverser directement les mesures brutes en images 3D de tomographie photoacoustique avec une haute précision et en temps réel, surpassant les méthodes traditionnelles et facilitant ainsi le passage vers des systèmes cliniques accessibles.
Cet article présente une méthode combinant l'apprentissage profond et les conductances d'entrée dynamiques (DIC) pour reconstruire rapidement et efficacement des populations dégénérées de modèles de neurones à base de conductance à partir uniquement des temps de décharge, en surmontant le défi de l'inférence des paramètres biophysiques malgré la variabilité des canaux ioniques.
Le papier présente MICA, un assistant de coordination multi-agents perceptif et vocal conçu pour fournir une assistance industrielle en temps réel, fiable et respectueuse de la vie privée, même dans des environnements aux ressources limitées.
Ce papier présente ORIC, un cadre et une nouvelle évaluation (ORIC-Bench) conçus pour analyser et améliorer la capacité des grands modèles vision-langage à reconnaître des objets dans des contextes incongrus, en démontrant que ces situations augmentent les erreurs d'hallucination et en proposant une méthode d'ajustement fin par renforcement visuel pour y remédier.
Cet article propose une méthode d'apprentissage de fonctions de barrière neuronales conditionnées par l'observation, fondée sur l'analyse de la faisabilité de Hamilton-Jacobi et une architecture de type hyper-réseau, qui garantit des ensembles sûrs optimaux et améliore la sécurité des systèmes autonomes dans des environnements partiellement observables.
Cet article présente la première borne PAC-Bayes entièrement empirique pour les chaînes de Markov, obtenue en dérivant une estimation empirique du pseudo-écart spectral pour les espaces d'états finis.
Cette étude démontre que les sondes linéaires utilisées pour surveiller les modèles de langage sont fragiles car leur efficacité dépend fortement de la présence d'indices textuels explicites, leur performance chutant considérablement lorsque ces indices sont filtrés ou absents.
Ce papier présente AEGIS, un cadre d'augmentation basé uniquement sur les arêtes qui améliore la prédiction de liens dans les graphes de connaissances bipartis clairsemés en rééchantillonnant les arêtes existantes ou en utilisant une augmentation sémantique KNN, évitant ainsi la création de fausses connexions tout en préservant l'authenticité des données.
Le papier présente Aurora, un modèle fondamental multimodal pour la prévision de séries temporelles qui, grâce à son entraînement sur un corpus cross-domaine et l'intégration de connaissances textuelles et visuelles via une attention guidée et un matching de flux prototype, réalise une inférence zero-shot et des performances state-of-the-art sur divers benchmarks.
Ce papier présente les GDR-learners, une nouvelle famille d'apprentissages génératifs orthogonaux et doublement robustes qui, en s'inspirant de modèles d'état de l'art comme les flux normalisants conditionnels et les modèles de diffusion, permettent d'estimer de manière asymptotiquement optimale les distributions des résultats potentiels à partir de données observationnelles.
Le papier présente CLAD-Net, un cadre d'apprentissage continu intégrant un transformateur auto-supervisé et une distillation de connaissances pour permettre aux modèles de reconnaissance d'activités portables de s'adapter aux nouveaux sujets sans oublier les tâches précédentes, tout en restant performants malgré la rareté des données étiquetées.
Le papier présente GEMS, un cadre d'apprentissage par renforcement multi-agent sans surrogate qui remplace les populations explicites par un générateur amorti et des ancres latentes pour surmonter les inefficacités computationnelles et mémoire de PSRO tout en maintenant des garanties théoriques de jeu et en obtenant de meilleures performances.
Cet article présente le FS-KAN, une architecture de réseaux de Kolmogorov-Arnold qui généralise le partage de paramètres pour garantir l'équivariance aux permutations, offrant ainsi une meilleure efficacité des données et une interprétabilité accrue par rapport aux méthodes existantes.
Cet article présente une nouvelle méthode de régularisation adaptative à l'overlap (OAR) qui améliore l'estimation de l'effet moyen conditionnel du traitement (CATE) dans les régions à faible recouvrement en ajustant la régularisation des modèles selon les poids d'overlap, tout en préservant l'orthogonalité de Neyman pour des inférences robustes.
Ce papier propose une méthode de clustering par corrélation actif adaptée au démarrage à froid, où aucune similarité initiale n'est disponible, en utilisant une approche sensible à la couverture pour encourager la diversité lors des requêtes.
Cet article propose une méthode de contrôle par rétroaction combinant l'hystérésis et la proportionnalité pour stabiliser et optimiser le pacing des budgets publicitaires, en particulier pour les petites campagnes, réduisant ainsi significativement les erreurs de déploiement et la volatilité par rapport aux approches existantes.
Cette étude introduit le concept de « misevolution » pour décrire les risques émergents où les agents LLM auto-évoluant se dégradent ou deviennent dangereux, en démontrant empiriquement que ce phénomène affecte même les modèles de pointe et nécessite de nouveaux paradigmes de sécurité.