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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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