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23 février 2026
| 14:16 | SAIL-VL2 diffhist −87 Arianne discussion contributions | ||||
| N 14:14 | Representation autoencoder diffhist +576 Arianne discussion contributions (Page créée avec « == en construction == == Définition == xxxxxx Voir aussi '''DINO''' == Français == ''' XXXXXXXX''' == Anglais == ''' Representation autoencoder''' '''RAE''' <!--A class of autoencoders that reuse pretrained, frozen representation encoders together with lightweight trained decoders to provide high-fidelity, semantically rich latents for diffusion transformers. --> == Sources == [https://arxiv.org/abs/2510.11690 Source : arxiv] [https://github.com/... ») | ||||
| 14:10 | Physical AI diffhist −37 Arianne discussion contributions | ||||
| 14:07 | OmniVideoBench diffhist −251 Arianne discussion contributions | ||||
| 14:04 | LightMem diffhist −187 Arianne discussion contributions | ||||
| N 14:01 | LLM-as-a-judge diffhist +1 042 Arianne discussion contributions (Page créée avec « == en construction == == Définition == xxxxxx == Français == ''' GML en tant que juge''' ''' GML comme juge''' == Anglais == ''' LLM-as-a-judge''' <!--A (family of) technique(s) in natural language processing that uses one large language model (LLM) to evaluate another LLM’s work. A typical LLM-as-a-Judge setup consists of three elements: an input that contains the task context and candidate outputs to be evaluated, a prompt that explains the evaluation... ») | ||||





