La prochaine rencontre, qui aura lieu le 10 novembre à Mila, permettra d'explorer comment pouvons-nous collectivement développer, encadrer et déployer des systèmes agentiques performants, fiables et sécuritaires en connectant chercheur·euse·s académiques, expert·e·s industriel·le·s et praticien·ne·s.
Ce programme à temps partiel offre aux scientifiques l'opportunité de tester leur intérêt pour l'entrepreneuriat. Vous avez jusqu'au 5 octobre pour postuler.
Avantage IA : productivité dans la fonction publique
Apprenez à tirer parti de l’IA générative pour soutenir et améliorer votre productivité au travail. La prochaine cohorte se déroulera en ligne les 6 et 8 octobre 2026, en anglais.
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Diffusion and flow models are effective world models for visual reinforcement learning, but existing agents treat them as black-box simulato… (voir plus)rs, leaving the backbone’s representations unused for control. We introduce DRIFT, an online agent in which a single Flow-Transformer serves as both world model and policy backbone, trained from scratch. We find that denoising features alone are suboptimal for control; DRIFT bridges this gap with a next-latent prediction objective that gives the backbone an explicit dynamics signal. Shortcut flow matching reduces imagination to a single denoising step per frame. Across Atari 100k, Craftium, and Crafter, DRIFT is competitive with both latent-dynamics and diffusion world-model baselines.