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Un framework unifié qui étend les neural operators aux domaines topologiques via le calcul extérieur discret, améliorant la résolution d'EDPs sur géométries irrégulières.
PTL-Diffusion remplace la distribution gaussienne statique des modèles de diffusion classiques par une famille périodique de lois terminales pour mieux capturer la structure géométrique des données.
Une approche sans entraînement pour éditer des scènes 3D avec des changements géométriques majeurs, en maintenant la cohérence entre plusieurs points de vue.
Des chercheurs de Goodfire AI découvrent comment un LLM effectue des calculs géométriques en interne, ouvrant une fenêtre sur la mécanique des transformers.
Une étude révèle un couplage géométrique entre routeurs et experts dans les Sparse MoE, avec des implications sur l'équilibrage de charge.