Rilettura accessibile di un paper
Un gruppo di Caltech modella l'addestramento come un'equazione differenziale stocastica e mostra che i valori singolari dei pesi si comportano…
Un agente di Google per la data science che non si ferma quando il codice gira, ma quando un giudice…
Un agente che affronta compiti lunghi affoga nel proprio contesto. Un paper di ottobre 2025 propone di rendere la potatura…
Balestriero e LeCun sostituiscono la pila di accorgimenti che tiene in piedi il self-supervised learning con un solo principio dimostrabile:…
Un modello da 8 miliardi di parametri addestrato non a rispondere, ma a smistare: chiama gli strumenti e i modelli…
Un consorzio di ricercatori mette alla prova dieci modelli di frontiera non su quiz di scienza, ma su scenari di…
Un gruppo di Princeton propone una via di mezzo tra i database rigidi e i mondi interamente generati dall'AI: il…
Un gruppo di ricercatori indiani mette a confronto le reti di Kolmogorov-Arnold e i classici percettroni multistrato su quattro compiti,…
Addestrare un modello a prevedere come cambia il mondo richiede di solito traiettorie in cui ogni azione è annotata a…
Un nuovo benchmark mette venti compiti di programmazione lunghi e realistici davanti agli agenti CLI più avanzati. Nessuno supera il…
