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Privilégier la diversité des stratégies plutôt que la seule exactitude des réponses produit de meilleures données d'auto-entraînement pour les LLM.
Une théorie de premier ordre relie optimisation et échantillonnage pour les modèles de diffusion basés SDE et ODE.
Une nouvelle méthode généralisant le Nested Sampling pour surmonter les transitions de phase.