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Une méthode inédite convertit la distance énergétique en interactions attraction-répulsion par échantillon, pour générer des images en un seul pas.
NVIDIA détaille une méthode pour évaluer les risques rares et à fort impact sans recourir à un Monte Carlo brut coûteux en calcul.
Des chercheurs proposent d'intégrer le coût décisionnel directement dans l'objectif d'entraînement des modèles génératifs de prévision.
Un cadre minimax rigoureux pour borner la complexité statistique des méthodes génératives basées sur le transport, dont les diffusion models et le flow matching.
Un framework unifié permet d'entraîner des modèles génératifs sur oscillateurs analogiques avec une consommation 100× inférieure au numérique.