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Une étude formelle montre que la dégradation des modèles génératifs de graphes temporels sous dérive de distribution ne peut être corrigée par simple observation du déploiement.
Une méthode inédite convertit la distance énergétique en interactions attraction-répulsion par échantillon, pour générer des images en un seul pas.
NVIDIA détaille une méthode pour évaluer les risques rares et à fort impact sans recourir à un Monte Carlo brut coûteux en calcul.
Des chercheurs proposent d'intégrer le coût décisionnel directement dans l'objectif d'entraînement des modèles génératifs de prévision.
Un cadre minimax rigoureux pour borner la complexité statistique des méthodes génératives basées sur le transport, dont les diffusion models et le flow matching.