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SAGE interroge un VLM seulement en cas d'incertitude pour distiller une politique RL légère, autonome à l'évaluation.
NVIDIA propose d'utiliser son framework FLARE pour entraîner des VLMs sur des données distribuées sans centralisation.
Microsoft dévoile CARE-X, un modèle VLM unifié pour la radiologie intégrant apprentissage par renforcement et outils de mesure déterministes.
Encoder les séries temporelles en images diminue drastiquement les tokens et la consommation énergétique.