Dans un monde où la connectivité est devenue essentielle, les systèmes de communication doivent s’adapter pour offrir des performances optimales. Les systèmes à large échelle, tels que les XL-MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) et les systèmes de multiplexage par répartition orthogonale de fréquence (OFDM), nécessitent des méthodes avancées pour l’estimation des canaux et le positionnement. Ces exigences…

À l’ère numérique, les réseaux sociaux jouent un rôle capital dans la structuration des interactions humaines et la propagation des idées. Comprendre les mécanismes intrinsèques de ces plateformes est devenu essentiel pour assurer la stabilité sociale. Avec l’essor des modèles de langage de grande taille, une opportunité unique se présente pour simuler ces réseaux sociaux…

Dans le domaine de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage profond, le clustering subspatial représente une technique cruciale, souvent utilisée pour regrouper des données similaires, en particulier dans des applications visuelles. Traditionnellement, les méthodes de clustering subspatial reposent sur des traitements par lots complets, ce qui peut devenir un goulot d’étranglement lorsque l’on travaille avec de…

Dans le domaine en constante évolution de la programmation, la réparation automatisée de programmes (APR) est devenue une technique précieuse pour aider les développeurs à corriger rapidement les erreurs et à garantir un code fonctionnel. L’émergence des modèles de langage de grande taille (LLMs) a apporté de nouvelles perspectives dans ce domaine, promettant des performances…

Alors que les modèles de langage de grande taille (LLMs) s’intègrent de plus en plus dans les flux de travail de développement logiciel, une compétence critique reste largement inexplorée : la capacité à générer du code qui assure l’interopérabilité entre plusieurs langages de programmation. Cette compétence est essentielle pour concevoir des systèmes complexes, combinant des…

Dans l’univers dynamique du développement logiciel, l’automatisation est devenue un enjeu central pour accroître l’efficacité et la qualité. L’émergence de plateformes soutenues par l’intelligence artificielle (IA) transforme ce processus traditionnellement complexe. Parmi les innovations les plus prometteuses figure AgentMesh, un cadre basé sur Python qui utilise une approche collaborative via plusieurs agents intelligents pour automatiser…

Dans le monde de l’intelligence artificielle, l’évaluation contrôlée des requêtes (CQE) offre une méthode structurée pour gérer l’accès à l’information. Récemment, des recherches ont mis en lumière les dépôts épistémiques (ED) comme un cadre novateur pour améliorer la sécurité des requêtes. En combinant ces concepts avec des censeurs optimaux, cette méthode garantit une divulgation d’informations…

Les algorithmes de sampling, en particulier le Thompson Sampling, sont largement utilisés dans l’apprentissage actif pour gérer les dilemmes d’exploration et d’exploitation. Toutefois, leur nature probabiliste peut en faire des modèles opaques, compliquant leur débogage et la confiance que l’on peut leur accorder. C’est là qu’intervient TS-Insight, un nouvel outil d’analyse visuelle qui offre un…