Hugging Face
Hugging Face est le GitHub du machine learning : la plateforme héberge des millions de modèles ouverts, de jeux de données et de démos. Sa bibliothèque Transformers et ses classements ouverts en ont fait le centre de gravité de l'IA open source. Toute notre couverture de Hugging Face se trouve sur cette page.
Des chercheurs de CMU apprennent aux modèles RL à ne plus délayer : FORK fait grimper le taux de victoire de 22 % à 74 %
AV-FABLE : des chercheurs rassemblent 998 heures de vidéo pour chasser les deepfakes ponctuels
Un backbone visuel open source apprend à modifier ses règles d'apprentissage à la volée : 1000+ étoiles sur GitHub
ACEdit apprend à un éditeur d'images à travailler sur ses propres erreurs sans dégradation
ACEdit applique le Self-Forcing à l'édition d'images : le modèle apprend sur ses propres sorties, tandis que l'enseignant voit l'image source et une instruction…
Mine-Sample-Render : une méthode en trois étapes pour une génération vraiment diversifiée
Les modèles génératifs actuels produisent des résultats de grande qualité, mais souvent répétitifs. MSR (Mine-Sample-Render), développé par Microsoft Research…
Autoencodeurs parcimonieux : les interactions par paires portent la rank fidelity à 0,7790
La nouvelle métrique SAR montre que les features des SAE s'additionnent mieux qu'une base aléatoire dans les 18 configurations, mais un steering précis exige les…
Alibaba DAMO lance RynnUnify : un modèle de 16B qui planifie en vidéo et pilote un robot
Easy-3Dfy construit une scène 3D à partir d'une seule photo et devance SAM-3Dfy
OPST : le modèle se réentraîne sur ses propres questions, sans intervention humaine
Un nouvel algorithme trouve l'équilibre de Nash dans 5600 jeux avec une précision de 1e-5
KronLSTM de NX-AI modifie la règle delta et stabilise la mémoire sans normalisation
NX-AI dévoile KronLSTM : une attention linéaire dotée de la Kronecker Delta Rule, d'une norme mémoire bornée et de bons résultats en contexte long face à DeltaNet.
SpecMRL améliore les embeddings Matryoshka : la moitié des dimensions bat le MRL complet
SpecMRL réorganise l'espace des caractéristiques des embeddings Matryoshka et devance MRL sur MTEB à toutes les dimensions testées, y compris le MRL complet avec la…
Étude : surapprentissage et compute superflu absorbent 68% du gain de l'évolution de harnais
Des chercheurs testent 16 types d'indices pour l'OPSD et dégagent une métrique de sélection
Des chercheurs personnalisent trois LLM MoE et identifient les experts responsables de l'adaptation
ACT3D apprend aux VLM à explorer les scènes 3D et devance Gemini 3.6 Flash : 53,2% sur six benchmarks
« Wait » dans les modèles de reasoning : un héritage des données, pas une découverte du RL
L'analyse de l'entraînement d'OLMo-3 et de MiMo montre que le mot « wait » vient des données. Le RL améliore MATH-500 même sans lui, et la fréquence du marqueur ne…
DeepSeek lance V4.1-Flash-1017 et ouvre son Search API à $0,75 les 1000 appels
DeepSeek met à jour son modèle Flash : V4.1-Flash-1017 résout les tâches plus vite, rédige plus court et passe en open source. Search et Fetch API coûtent $0,75 les…