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Un nouveau framework identifie et neutralise les souvenirs nuisibles dans la mémoire des agents LLM, sans les supprimer définitivement.
Une nouvelle méthode CST permet aux modèles récurrents de généraliser à des contextes bien plus longs que ceux utilisés lors de l'entraînement.
Une étude montre que les LLM peuvent récupérer une information financière avec précision sans que celle-ci influence réellement leur jugement d'investissement.
Une nouvelle méthode TTT par blocs concilie expressivité dynamique et parallélisation matériel, tout en améliorant l'extrapolation de longueur.
Une nouvelle méthode régulant la capacité mémoire dynamique pour améliorer le traitement de longues séquences.
Une méthode de réutilisation de cache fine-grained pour optimiser l'efficacité et la précision du RAG.
Une méthode d'infrastructure découpe le raisonnement long en étapes indépendantes pour limiter la propagation d'erreurs.
Un pipeline d'ingénierie de contexte et des modèles LLM open-weights performants pour le code longue portée.