Développez des compétences fondamentales en intelligence artificielle (IA) responsable grâce à des cours autodirigés, animés par des expert·e·s de Mila reconnu·e·s à l’échelle internationale.
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.
Nous utilisons des témoins pour analyser le trafic et l’utilisation de notre site web, afin de personnaliser votre expérience. Vous pouvez désactiver ces technologies à tout moment, mais cela peut restreindre certaines fonctionnalités du site. Consultez notre Politique de protection de la vie privée pour en savoir plus.
Paramètre des cookies
Vous pouvez activer et désactiver les types de cookies que vous souhaitez accepter. Cependant certains choix que vous ferez pourraient affecter les services proposés sur nos sites (ex : suggestions, annonces personnalisées, etc.).
Cookies essentiels
Ces cookies sont nécessaires au fonctionnement du site et ne peuvent être désactivés. (Toujours actif)
Cookies analyse
Acceptez-vous l'utilisation de cookies pour mesurer l'audience de nos sites ?
Lecteur Multimédia
Acceptez-vous l'utilisation de cookies pour afficher et vous permettre de regarder les contenus vidéo hébergés par nos partenaires (YouTube, etc.) ?
We introduce Generative Recursive reAsoning Models (GRAM), a recursion-based generative model that is effective for complex planning and rea… (voir plus)soning problems. GRAM reformulates recent latent recursive architectures as a stochastic generative process with probabilistic latent transitions, enabling efficient and stable computation entirely in latent space without relying on token-level sequences as in chain-of-thought (CoT) prompting. We optimize this generative recursion via amortized variational inference, allowing the model to represent and explore multiple plausible latent trajectories conditioned on the input. This formulation supports both conditional reasoning through
2026-03-04
RSI @ International Conference on Learning Representations (poster)