LLM

Concepts émotionnels et leur fonction dans un grand modèle de langage

Nicholas Carlini - Modèles de langage malveillants | [non]invité 2026 - YouTube

GitHub - arman-bd/guppylm : Un LLM d'environ 9M paramètres qui parle comme un petit poisson.

Auto-distillation embarrassamment simple améliore la génération de code

Montre HN : 1-Bit Bonsai, le premier LLM commercialement viable à 1 bit

GitHub - Pinperepette/snakebite : Détecter les packages PyPI malveillants en utilisant une analyse heuristique et un filtrage alimenté par LLM pour découvrir des identifiants.

GitHub - jundot/omlx : Serveur d'inférence LLM avec batching continu et mise en cache SSD pour Apple Silicon — géré depuis le Mac

GitHub - z-lab/paroquant : [ICLR 2026] ParoQuant : Quantification par rotation par paires pour une inférence efficace des LLM de raisonnement

GitHub - EricLBuehler/mistral.rs : Inférence rapide et flexible des LLM

GitHub - aiming-lab/SimpleMem : SimpleMem : Mémoire à long terme efficace pour les agents LLM

Mémoire conditionnelle par recherche évolutive : un nouvel axe de parcimonie pour les grands modèles de langage

GitHub - google/langextract : Une bibliothèque Python pour extraire des informations structurées à partir de texte non structuré en utilisant des modèles de langage avec précision.

GitHub - bolt-foundry/gambit : Cadre d'agent pour construire, exécuter et vérifier des flux de travail LLM

Modèles de Langue Récursifs

Réimaginer la mémoire des LLM : Utiliser le contexte comme données d'entraînement débloque des modèles qui apprennent en temps réel.

Nous avons fait en sorte que Claude affine un LLM open source

GitHub - NevaMind-AI/memU : Infrastructure de mémoire pour les LLM et les agents IA

GitHub - DGoettlich/history-llms : Hub d'informations pour notre projet de formation des plus grands modèles de langage historiques possibles.

LLMRouter - LLMRouter

Fondements de la construction d'agents autonomes LLM Ce document est basé sur un rapport technique de séminaire issu du cours Tendances des agents autonomes : avancées en architecture et en pratique proposé à la TUM.

Nous présentons Olmo 3, notre prochaine famille de modèles linguistiques entièrement ouverts et de pointe.

A2UI se traduit par "A2UI" en français.

GitHub - GibsonAI/Memori : Moteur de mémoire open-source pour les LLMs, les agents IA et les systèmes multi-agents

Je commence à prendre l’habitude de lire tout (blogs, articles, chapitres de livres, …) avec des modèles de langage.

Résoudre une tâche LLM de un million d'étapes sans aucune erreur

eurollm.io Site web : eurollm.io Adresse : 123 Rue de la Paix, 75008 Paris, France Téléphone : +33 1 23 45 67 89 Email : contact@eurollm.io Eurollm.io est une plateforme innovante qui se spécialise dans la fourniture de solutions de gestion de la chaîne d'approvisionnement et de logistique. Notre mission est de simplifier et d'optimiser les processus logistiques pour les entreprises de toutes tailles, en utilisant des technologies de pointe et des pratiques éprouvées. Nous offrons une gamme complète de services, y compris : - La gestion des stocks - La gestion des transports - La gestion des entrepôts - La gestion des douanes - La gestion des retours Grâce à notre expertise et à notre engagement envers l'excellence, nous aidons nos clients à améliorer leur efficacité opérationnelle, à réduire leurs coûts et à offrir un service client exceptionnel. Pour en savoir plus sur nos services ou pour discuter de vos besoins spécifiques, n'hésitez pas à nous contacter. Nous serons ravis de vous aider à atteindre vos objectifs logistiques. Eurollm.io - Votre partenaire de confiance pour une logistique optimisée.

Comment obtenir une classification cohérente à partir de modèles de langage inconsistants ?

Les cours GRATUITS de Stanford [2024 & 2025] ❯ CS230 - Apprentissage profond...

PaddleOCR-VL : Améliorer l'analyse de documents multilingues grâce à un modèle ultra-compact vision-langage de 0,9 milliard de paramètres

Mon astuce pour obtenir une classification cohérente des modèles de langage.

TildeOpen LLM financé par l'UE réalise une avancée européenne en IA pour l'innovation multilingue | Façonner l'avenir numérique de l'Europe

RAGLight

Hub d'ingénierie de l'IA

dots.ocr : Analyse de la mise en page de documents multilingues dans un seul modèle vision-langage

RAGFlow

LoRAX : serveur d'inférence Multi-LoRA qui s'adapte à des milliers de modèles de langage finement ajustés.

Le cadre de travail de l'équipe rouge pour les LLM

[2502.12110] A-MEM : Mémoire agentique pour les agents LLM

Apertus 70B : Vraiment Ouvert - LLM Suisse par l'ETH, l'EPFL et le CSCS

Couche humaine

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Tiledesk Design Studio

Construire un Grand Modèle de Langage (À partir de zéro)

Parlant

Agents de Modèles de Langage de Grande Taille CS294/194-196 | Agents de Modèles de Langage de Grande Taille CS 194/294-196

Annoter automatiquement des articles en utilisant des modèles de langage.

Llama-Scan : Convertir des PDF en texte avec des LLMs locaux

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+1 pour "ingénierie de contexte" plutôt que "ingénierie de prompt".

La course pour le cœur cognitif LLM

Routine : Un Cadre de Planification Structuré pour un Système d'Agent LLM en Entreprise

SymbolicAI : Une perspective neuro-symbolique sur les LLMs

Juge statue que la formation d'une IA sur des œuvres protégées par le droit d'auteur est un usage équitable, la biologie agentique évolue, et plus encore...

Super - ma présentation sur l'école de démarrage de startups en IA est maintenant en ligne ! Chapitres : 0:00 On peut dire sans risque de se tromper que le logiciel change à nouveau de manière fondamentale.

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[2505.24864] ProRL : L'apprentissage par renforcement prolongé élargit les limites du raisonnement dans les grands modèles de langage

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GitHub - HandsOnLLM/Hands-On-Large-Language-Models : Dépôt de code officiel pour le livre O'Reilly - 'Hands-On Large Language Models'

GitHub - humanlayer/12-factor-agents : Quels sont les principes que nous pouvons utiliser pour construire un logiciel alimenté par LLM qui soit réellement suffisant pour être mis en production ?

DeepSeek-R1 incite la raisonnement dans les modèles de langage par apprentissage par renforcement | Nature

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