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FBCC propose une nouvelle approche pour apprendre des clusters séquentiels sans données passées ni étiquettes, limitant l'oubli catastrophique.
Un paradigme « Sleep » inspiré du cerveau humain pour permettre aux LLMs d'apprendre en continu et de consolider leurs connaissances à long terme.
Des modèles légers conservent 90 % des performances des grands modèles tabulaires en santé, tout en s'exécutant 26× plus vite sur CPU.