Dans l’univers en pleine expansion des modèles de langage de grande taille (LLMs), les avancées récentes mettent en lumière le potentiel de l’apprentissage par renforcement avec récompenses vérifiables (RLVR) pour renforcer les capacités de raisonnement. Cependant, les modèles traditionnels rencontrent souvent des difficultés lorsqu’il s’agit de gérer des séquences de sortie très longues. Une approche…

La détection de cibles en mouvement constitue un défi majeur en vision par ordinateur, notamment lorsqu’il s’agit d’analyser des séquences vidéo colorées capturées par des caméras fixes. Cette discipline n’est pas seulement cruciale pour la sécurité et la surveillance, mais elle a aussi des applications potentielles dans des domaines variés, comme la gestion du trafic…

À mesure que les modèles de langage prennent une place prépondérante dans le domaine de l’intelligence artificielle, leurs vulnérabilités face aux attaques malveillantes s’imposent comme un enjeu majeur. Cet article examine comment le fine-tuning, une méthode courante pour améliorer les performances des modèles, peut paradoxalement introduire des failles. Nous y intégrerons des exemples illustrant les…

Dans le domaine de la psychologie et du conseil, la capacité des thérapeutes à comprendre les pensées et croyances de leurs clients est essentielle pour un accompagnement efficace. Cependant, l’évaluation des thérapeutes virtuels, notamment ceux basés sur des modèles de langage (LLM), présente des limites considérables. Beaucoup de méthodes actuelles se reposent sur des simulateurs…