Le Fellowship Mila en politiques de l'IA transforme l'expertise approfondie en IA en politiques rigoureuses d'intérêt public. Découvrez la dernière publication Combler la disparité en matière d’expertise : mécanismes de transfert des connaissances pour la réglementation de l’IA par Moritz von Knebel.
Ce programme soutient les startups spécialisées en IA à tout moment de l'année. Bénéficiez de ressources de pointe et d'un accompagnement sur mesure pour accélérer le développement de votre technologie.
Offert par Mila et le Forum des politiques publiques, ce programme est conçu pour outiller les décideur·euse·s et les responsables des politiques publiques à naviguer efficacement à travers les opportunités et les risques liés à l'IA. La prochaine cohorte se tiendra en français les 1er et 2 septembre 2026 à Mila.
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Traditional recommendation systems represent user preferences in dense representations obtained through black-box encoder models. While thes… (voir plus)e models often provide strong recommendation performance, they lack interpretability for users, leaving users unable to understand or control the system's modeling of their preferences. This limitation is especially challenging in music recommendation, where user preferences are highly personal and often evolve based on nuanced qualities like mood, genre, tempo, or instrumentation. In this paper, we propose an audio prototypical network for controllable music recommendation. This network expresses user preferences in terms of prototypes representative of semantically meaningful features pertaining to musical qualities. We show that the model obtains competitive recommendation performance compared to popular baseline models while also providing interpretable and controllable user profiles.