Les inscriptions sont ouvertes pour notre programme de 4 mois à temps plein, à Mila, conçu spécifiquement pour les fondateurs et fondatrices de la deep tech issus de parcours d'élite en STIM. Vous avez jusqu'au 21 novembre 2026 pour appliquer!
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 anglais les 5 et 6 novembre 2026 à Ottawa.
Le processus de demandes de supervision à Mila est maintenant ouvert! Vous pouvez appliquer dès maintenant à la maitrise de recherche ou Doctorat et joindre notre grande communauté de chercheur·euse·s à Mila pour l’automne 2027. Date limite : 1er décembre 2026
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Cross-view spatial reasoning remains a weak spot for vision-language models (VLMs): they often reason in language and lose the fine-grained … (voir plus)geometry needed for the task. Thinking with images aims to address this by generating an intermediate thinking image, but recent work shows that models often ignore the visual evidence in these traces. We therefore ask how to make visual thinking matter, and what kind of visual thinking works best. We study these questions in unified multimodal models (UMMs), which natively support interleaved image-text generation. For the first question, we propose View Dropout (VDrop), a training-time intervention that hides parts of one input view from the answer span while keeping them visible to the thinking-image tokens. This encourages the model to use the thinking image when answering, instead of relying only on the input views. Once the thinking image is used for answer prediction, we study which type of visual thinking is most effective. We frame this as a learnability-informativeness tradeoff and compare three thinking-image variants: top-down, panoramic, and point-matching renderings. Trained on synthetic scenes and evaluated on five real-world out-of-domain benchmarks, panoramic visual thinking with VDrop is the only configuration that is both informative and learnable, and it achieves the best out-of-domain generalization.