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Faire progresser la sécurité des agents incorporés: Des critères de sécurité aux commentaires Modération
Embodied agents exhibit immense potential across a multitude of domains, making the assurance of their behavioral safety a fundamental prerequisite for their widespread deployment. Cependant, existing research predominantly concentrates on the security of general large language models, lacking specialized methodologies for establishing...
Spin et diffusion d'énergie vs. subdiffusion dans des chaînes de spin désordonnées
While the high-temperature spin diffusion in spin chains with random local fields has been the subject of numerous studies concerning the phenomenon of many-body localization (MBL), the energy diffusion in the same models has been much less explored. We show that energy...
Transformation de Riesz, espaces de fonctions et leurs applications sur l'infini groupes compacts dimensionnels
Sur un groupe connecté compact $G$, consider the infinitesimal generator $-L$ of a central symmetric Gaussian convolution semigroup $(\mu_t)_{t>0}$. We establish several regularity results of the solution to the Poisson equation $LU=F$, au sens fort comme au sens faible. À cette fin, nous...
SeaLLM: Partage de ressources orienté service et optimisé en termes de latence pour les grandes entreprises Inférence de modèle de langage
Grands modèles de langage (LLM) with different architectures and sizes have been developed. Serving each LLM with dedicated GPUs leads to resource waste and service inefficiency due to the varying demand of LLM requests. A common practice is to share multiple LLMs. Cependant,...
Des prédictions aux intervalles de confiance: une étude empirique de méthodes de prédiction conforme pour l'apprentissage en contexte
Les transformateurs sont devenus une architecture standard en apprentissage automatique, démontrer un solide apprentissage en contexte (ICL) abilities that allow them to learn from the prompt at inference time. Cependant, uncertainty quantification for ICL remains an open challenge, en particulier dans les tâches de régression bruyantes. This paper...
Détection d'erreurs à faible surcharge avec des codes spatio-temporels
Nous introduisons une approche à faible surcharge pour détecter les erreurs dans les circuits Clifford arbitraires sur des connectivités de qubits arbitraires.. Notre méthode est basée sur le cadre des codes espace-temps, et est particulièrement adapté au matériel à court terme car il a une surcharge beaucoup plus légère en qubits..
SAGA: Augmentation de la couleur grise sémantique pour le visible à la thermique Adaptation de domaine sur les drones multi-vues et les systèmes de vision au sol
La détection d'objets thermiques adaptative au domaine joue un rôle clé en facilitant la visibilité (RVB)-à-thermique (ET) adaptation en réduisant le besoin de paires d'images co-enregistrées et en minimisant le recours à de grands ensembles de données IR annotées. Cependant, limites inhérentes aux images IR, comme le manque de couleur...
Amélioration de la dureté et de la granularité des radiations dans HV-CMOS: Le RD50-MPW4 Capteur
Le dernier capteur de pixels HV-CMOS développé par l'ancien groupe CERN-RD50-CMOS, known as the \mpw, démontre une tolérance aux radiations compétitive, granularité spatiale, et résolution temporelle — exigences clés pour les futures expériences de physique des hautes énergies telles que le HL-LHC et le FCC. Fabricated using a \SI{150}{nm}...
Interpolant géodésique neuronal riemannien
Les interpolants stochastiques sont des modèles génératifs efficaces qui relient deux fonctions de densité de probabilité arbitraires en temps fini., permettant une génération flexible de la distribution source à la distribution cible ou vice versa. Ces modèles sont principalement développés dans l'espace euclidien, et sont donc limités en...
Développement d'un ultra-rapide, Basé sur la vraisemblance, Inférence de distance Cadre pour la prochaine génération d'enquêtes sur les supernovas de type Ia
Dans ce travail, nous vous présentons EDRIS (Français pour l'estimateur de distance pour les enquêtes de supernova incomplètes), un cadre d'inférence cosmologique conçu pour reconstruire les distances cosmologiques impartiales à partir des paramètres de courbe de lumière des supernovae de type Ia. Cet objectif est atteint en incluant la troncature des données directement dans les statistiques..