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- Début avec Torchrl pour l'apprentissage en renforcement profond
- Le renforcement d'apprentissage (RL) s'attaque aux problèmes complexes, des véhicules autonomes aux modèles de langage sophistiqués. Les agents RL apprennent par l'apprentissage du renforcement de la rétroaction humaine (RLHF), adaptant leurs réponses en fonction de l'apport humain. Tandis que Python f
- IA 533 2025-03-01 09:43:09
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- Le modèle révolutionnaire de Nvidia LLAMA-MESH comble l'écart entre le texte et la génération de maillage 3D. Ce modèle innovant permet aux utilisateurs de créer des maillages 3D à partir de descriptions de texte simples et à l'inverse, d'identifier des objets à partir de leurs données de maillage 3D. Ce represe
- IA 833 2025-03-01 09:39:11
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- VLLM (modèle de grande langue virtuel): un guide complet du déploiement local et cloud VLLM est une bibliothèque puissante pour héberger de grands modèles de langue (LLMS), offrant un contrôle sur la confidentialité des données, les options de personnalisation et potentiellement réduire les coûts compa
- IA 545 2025-03-01 09:36:11
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- Système immunitaire artificiel (AIS): un guide avec des exemples Python
- Cet article explore les systèmes immunitaires artificiels (AIS), les modèles de calcul inspirés de la remarquable capacité du système immunitaire humain à identifier et à neutraliser les menaces. Nous nous plongerons dans les principes fondamentaux de l'AIS, examinerons les algorithmes clés comme clonal
- IA 680 2025-03-01 09:34:09
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- Microsoft & # x27; s RSTAR-Math: un guide avec implémentation
- RSTAR-Math de Microsoft: une nouvelle approche pour résoudre les problèmes mathématiques Ce billet de blog explore le cadre innovant de RSTAR-Math de Microsoft, qui utilise l'apprentissage du renforcement, le raisonnement symbolique et la recherche de Monte Carlo Tree (MCTS) pour résoudre Mathematical Pro
- IA 255 2025-03-01 09:21:11
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- Comprendre la réduction de la dimensionnalité
- La réduction de la dimensionnalité est une technique cruciale de l'apprentissage automatique et de l'analyse des données. Il transforme les données de haute dimension en une représentation à moindre dimension, préservant les informations essentielles. Ensembles de données à haute dimension, avec de nombreuses fonctionnalités,
- IA 611 2025-03-01 09:15:11
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- Évaluez les LLM efficacement en utilisant Deevival: un guide pratique
- L'évaluation efficace des modèles de grandes langues (LLM) est cruciale compte tenu de leur progression rapide. Les cadres d'évaluation de l'apprentissage automatique existants ne sont souvent pas en train de tester de manière complète les LLM à travers diverses propriétés. Deepeval propose un solute robuste
- IA 863 2025-03-01 09:12:12
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- Affineur profondément en profondeur R1 (modèle de raisonnement)
- Les modèles d'intermédiaire de Deepseek ont défier la domination d'Openai. Ces modèles de raisonnement avancé sont disponibles gratuitement, démocratisant l'accès à une IA puissante. Apprenez à affiner Deepseek avec notre tutoriel vidéo: Ce tutoriel affiche les profondeurs
- IA 593 2025-03-01 09:08:13
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- Le renforcement d'apprentissage (RL) utilise des algorithmes de gradient de politique pour optimiser directement la politique d'un agent. Ces algorithmes estiment le gradient de la récompense attendue par rapport aux paramètres de la politique. Ce guide fournit une explication pratique de
- IA 1016 2025-02-28 16:38:10
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- Google's Gemini 2.0 Pro: une plongée profonde dans les capacités et le déploiement de l'IA multimodale Google a dévoilé Gemini 2.0 Pro, son modèle d'IA le plus avancé à ce jour. Actuellement aux étapes expérimentales, l'accès est via l'API pour les développeurs. Ce modèle puissant brille i
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- Déploiement du modèle Deepseek R1 sur Databricks: un guide étape par étape Databricks, une plate-forme d'ingénierie des données populaire, est de plus en plus utilisé pour les tâches de l'IA et de l'apprentissage automatique. Ce tutoriel vous guide dans le déploiement du modèle R1 Deepseek distribué
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