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Les modèles semblent raisonner, mais leurs mécanismes internes divergent souvent de la logique humaine.
KANEx exploite la transparence des réseaux Kolmogorov-Arnold pour générer des explications médicales plus fiables.
Les modèles vision-langage sont sensibles à l'ordre des entrées. Une méthode d'adaptation corrige ce biais et améliore les performances.
Des chercheurs montrent que les représentations internes du modèle génomique Evo 2 encodent déjà des signaux de résistance aux antimicrobiens et de virulence bactérienne.
Analyse des travaux d'Anthropic en interprétabilité mécaniste et de leurs réelles implications pour la compréhension des LLM.
Un nouveau package R permet d'intégrer des modèles locaux avec une couche d'interprétabilité native.