Cet article introduit une nouvelle manière de mesurer les biais politiques dans les grands modèles de langue.
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La vérification formelle de réseaux de neurones présente de nombreux défis. Si des langages existent pour décrire finement les comportements attendus de ces logiciels, les outils de validation actuels ne prennent pas en compte toute la richesse de ces langages.
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Les IA accélèrent la simulation des matériaux à l’échelle atomique mais leur approximation introduit une incertitude qui biaise les résultats. Notre méthode PEM adapte l’algorithme Monte-Carlo et pénalise les régions incertaines pour l’IA.
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Dans une démarche d’ACV paramétrique et modulaire, en combinant des approches d’ingénierie système, de modélisation formelle à base d’ontologies, et de registres distribués pour la traçabilité, le CEA a créé Econovae, une plateforme logicielle numérique permettant de faciliter l’analyse de cycle de vie (ACV) et l’éco-conception de produits.
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L’idée de mener votre programme de recherche vous intéresse ? Vous souhaitez développer des technologies utiles et apporter une réponse concrète aux défis technologiques majeurs de notre société ? Décrochez votre bourse AI Rising Talents et concrétisez vos idées !
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La notion d’audit pour les systèmes distribués reste encore peu explorée et les approches existantes peinent à concilier exhaustivité des traces et confidentialité des accès. Le CEA-List et ses partenaires ont développé un nouveau cadre formel pour auditer les accès sans fuite d’information.
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Fuzzing, exécution symbolique et interprétation abstraite, entre autres techniques, permettent de découvrir des bugs dans nos programmes à un rythme sans précédent. Mais une question se pose alors : que faire de tous ces bugs ?
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En spectrométrie gamma, il existe une forte demande pour des algorithmes automatiques assurant une prise de décision rapide pour des mesures in situ à faible statistique.
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L’intégration récente dans Frama-C de techniques génériques d’analyse incrémentale permet de vérifier rapidement un code après des modifications localisées.
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Cet article présente une méthodologie innovante utilisant l’apprentissage automatique pour accélérer la modélisation de la consommation de puissance des architectures numériques.
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