Un modello da 8 miliardi di parametri addestrato non a rispondere, ma a smistare: chiama gli strumenti e i modelli…
Balestriero e LeCun sostituiscono la pila di accorgimenti che tiene in piedi il self-supervised learning con un solo principio dimostrabile:…
Un agente che affronta compiti lunghi affoga nel proprio contesto. Un paper di ottobre 2025 propone di rendere la potatura…
Un agente di Google per la data science che non si ferma quando il codice gira, ma quando un giudice…
Un gruppo di Caltech modella l'addestramento come un'equazione differenziale stocastica e mostra che i valori singolari dei pesi si comportano…
Meta pubblica ARE, una piattaforma per costruire ambienti simulati in cui il tempo scorre da solo, e Gaia2, un benchmark…
I modelli neurali che simulano la fisica schiacciano ogni grandezza su dei punti. Questo paper propone di rimettere ciascuna al…
Nell'RL per gli LLM si campiona un gruppo di risposte a un prompt e le si valuta. TPO separa due…
Nell'agosto e settembre 2025 tre ricercatori hanno intervistato venticinque esperti tra laboratori di frontiera e accademia sull'idea che l'AI possa…
Gli agenti addestrati con reinforcement learning imparano per tentativi ed errori, senza fermarsi a capire perché hanno sbagliato. Un gruppo…
