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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Model merging provides a way of cheaply combining individual models to produce a model that inherits each individual's capabilities.
While s… (voir plus)ome merging methods can approach the performance of multitask training, they are often heuristically motivated and lack theoretical justification.
A principled alternative is to pose model merging as a layer-wise optimization problem that directly minimizes interference between tasks.
However, this formulation requires estimating per-layer covariance matrices from data, which may not be available when performing merging.
In contrast, many of the heuristically-motivated methods do not require auxiliary data, making them practically advantageous.
In this work, we revisit the interference minimization framework and show that, under certain conditions, covariance matrices can be estimated directly from difference matrices, eliminating the need for data while also reducing computational costs.
We validate our approach across vision and language benchmarks on models ranging from