media r/LocalLLaMA · il y a 56 j · open_models

Google publie le rapport technique de Gemma 4

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Google a publié un rapport technique pour la famille de modèles Gemma 4. Le document est disponible sur arXiv.

Importance 2/3 r/LocalLLaMA Google DeepMind Open weights Research paper

Google publie TimesFM-3, un modèle de base multivarié pour séries temporelles en zero-shot à 330M de paramètres

Google Research a publié TimesFM-3, un modèle de base pour séries temporelles à 330 millions de paramètres qui prévoit plusieurs séries corrélées en un seul passage avant. Contrairement aux versions univariées précédentes, il est préentraîné nativement pour la prévision multivariée sur plus d'un trillion de points temporels et accepte plusieurs cibles, covariables passées et covariables passées-futures sans ajustement fin spécifique à une tâche.

lab Google DeepMind Blog · il y a 26 j · 46 vues

Google DeepMind open source le modèle IA WeatherNext pour la prévision des cyclones

Google DeepMind et Google Research ont open-sourcé les modèles IA WeatherNext 2 et WeatherNext Cyclones, qui ont atteint une précision de pointe dans la prédiction des trajectoires, de l'intensité et de la structure du vent des cyclones tropicaux. Publié dans Nature, ce travail démontre que ces modèles offrent aux prévisionnistes un jour supplémentaire de précision prédictive par rapport aux systèmes antérieurs.

arxiv Moonshot AI (arXiv) · il y a 538 j · 5 vues

Gemma 3 introduit la vision, le contexte long et des performances améliorées

Google DeepMind a publié le rapport technique de Gemma 3, présentant une mise à jour multimodale de la famille de modèles ouverts légers Gemma allant de 1 à 27 milliards de paramètres. Cette version ajoute la compréhension visuelle, prend en charge au moins 128K tokens de contexte et modifie l'architecture pour réduire l'utilisation de la mémoire KV-cache.

media MarkTechPost · il y a 1 j · 5 vues

Google publie EnvHarness pour adapter les environnements d'agents statiques à l'entraînement

Une équipe de Google Cloud AI Research, de la Washington University in St. Louis et de l'UNC Chapel Hill a publié EnvHarness, une couche programmable qui transforme les benchmarks d'agents statiques en mondes d'entraînement adaptatifs. Le système enveloppe les environnements existants à l'aide de composants plug-in qui opèrent strictement via l'interface standard reset() et step(), permettant à l'environnement de s'adapter à l'entraînement de la politique sans modifier le simulateur sous-jacent ni les vérificateurs construits par les humains.

media Hugging Face Forums · il y a 10 j · 13 vues

Le détecteur AcroMELD récupère les champs de formulaires interactifs dans les PDF plats

Le chercheur indépendant Samuel A. a publié AcroMELD, un modèle de 39,4 millions de paramètres conçu pour récupérer les champs de formulaires interactifs au sein de PDF plats qui semblent être des formulaires mais ne sont pas réellement remplissables.