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Un système autonome basé sur LLM rivalise avec les ensembles de référence du CDC pour prévoir grippe, COVID-19 et VRS en temps réel.
Des chercheurs proposent une architecture unifiée combinant agents génératifs et forecasting transformer pour moderniser la facturation des distributeurs d'énergie.
Une étude applique les sparse autoencoders à PatchTST et constate que les représentations internes n'exploitent pas la superposition pour performer.