Une étude synthétisant plus de 300 travaux dans le domaine de l'IA Générative, faisant un état des lieux complet de la recherche de ces dernièeres années, et les évolutions futures. L'étude se focalise sur les avancements dans le domaine des Mixture of Experts, de l'apprentissage multimodale et les avancées spéculatives en AGI.
Une étude qui récapitule l'ensemble des paradigmes du RAG: le RAG "naïf", les techniques de RAG avancées et le RAG modulaire.
Une étude sur l'utilisation des LLMs avec des GNNs pour les graphes (réseau de neurones en graphes).
Il est possible de résoudre de nombreux cas d'applications: détection de relations, prédictions de liens et de noeuds, recommandations, classification, détection de communauté, etc.
Pour l'anniversaire de ChatGPT, une étude comparative sur les performances des modèles open source. Même si les modèles propriétaires restent plus efficaces, les modèles open source s'améliorent rapidement.
Une étude qui présente de très nombreuses méthodes toutes basées sur la chaîne de pensée, de la plus simple, aux CoT pour le raisonnement, la vérification, les extensions multimodales, les CoT pour les agents, etc.
Une étude très complète (230 pages!) sur l'impact de GPT-4 dans la recherche scientifique par Microsoft dans les domaines des médicaments, de la biologie, de la chimie, du design des matériaux et des équations aux dérivées partielles. GPT-4 démontre des capacités impressionnantes à comprendre les concepts clés de chaque domaine.
Un repo GitHub qui propose une étude récente et très complète sur les outils de génération et d'édition de vidéos à partir de prompts.
Cette étude récente offre un examen complet des grands modèles adaptés ou spécialement conçus pour les séries temporelles et les données spatio-temporelles, couvrant quatre aspects clés : types de données, catégories de modèles, portées des modèles et domaines d'application/tâches.