Toutes les news taguées avec ce sujet.
Amazon Science explore un phénomène contre-intuitif : les agents autonomes chargés d'expérimentations ML évitent souvent le surapprentissage malgré des itérations répétées.
Les modèles Mixture-of-Experts se dégradent plus vite que les denses avec les données répétées, malgré des régularisations partiellement efficaces.