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Un modèle par processus gaussien exploite la continuité des préférences entre contextes proches pour réduire le nombre d'essais nécessaires à la personnalisation.
Une méthode combine les avantages du in-context learning et du fine-tuning léger pour personnaliser des LLM directement sur smartphone.
Une méthode réduit le coût de communication et préserve la confidentialité en confinant l'adaptation client à un espace de coefficients de faible dimension.
Un développeur raconte comment il a entraîné un système IA à捕capturer ses préférences esthétiques et éditoriales spécifiques.
Une méthode exploite l'historique des échanges homme-agent pour personnaliser les modèles sans réentraînement lourd, avec des gains mesurables sur des tâches réelles.