Langage naturel et traduction automatique

Lec 52: Clinical NLP, RAG and Agents

Lec 52 : NLP clinique, RAG et Agents

CS 471/671 (How to grow language models) - #10 - Fall 2026

CS 471/671 (Comment faire grandir les modèles de langage) - #10 - Automne 2026

How a Voice Agent Learns the Rhythm of Conversation — Shawn Wen

Comment un agent vocal apprend le rythme de la conversation — Shawn Wen

CS 471/671 (How to grow language models) - #9 - Fall 2026

CS 471/671 (Comment faire grandir les modèles de langage) - #9 - Automne 2026

Lec 36: Large Language Models - II

Lec 36: Grands Modèles de Langage - II

NLP: Self-supervised Models (or: "How to grow language models") - Lecture 5 - Fall 2026

NLP : Modèles auto-supervisés (ou : « Comment faire grandir les modèles de langue ») - Cours 5 - Automne 2026

OpenAI Agents Just Invent Their Own Language (Beats Human Language)

Des agents d'OpenAI viennent d'inventer leur propre langage (plus efficace que le langage humain)

NLP: Self-supervised Models (or: "How to grow language models") - Lecture 4 - Fall 2026

NLP : Modèles auto-supervisés (ou : « Comment faire croître des modèles de langage ») - Leçon 4 - Automne 2026

NLP: Self-supervised Models (or: "How to grow language models") - Lecture 1 - Fall 2026

NLP : Modèles auto-supervisés (ou : "Comment faire grandir les modèles de langage") - Cours 1 - Automne 2026

Ryan Cotterell - Two views of a language model - IPAM at UCLA

Ryan Cotterell - Deux vues d'un modèle de langage - IPAM à UCLA

Agents & Arbiters - An Adventurer’s Guide to Multi-Agent Collaboration with LangGraph.js - Guy Royse

Agents & Arbiters - Un guide de l'aventurier pour la collaboration multi-agents avec LangGraph.js - Guy Royse

Vésteinn Snæbjarnarson: Transducing Language Models

Vésteinn Snæbjarnarson: Transduire les modèles de langage

JSALT Summer School Natural Language Processing

JSALT École d'été Traitement du langage naturel

Error 404: Change the Address | Aleksander Kadiev | TEDxNBU

Erreur 404: Changez l’adresse | Aleksander Kadiev | TEDxNBU

The Meaning Gap: Your Agent Is Correct. Your Deployment Is Not.

Le fossé du sens : votre agent a raison. Votre déploiement, non.

Do Multilingual Embedding Models Really Retrieve African Language Content Well? A Yoruba Case Study

Les modèles d'embedding multilingues récupèrent-ils vraiment bien le contenu en langues africaines ? Une étude de cas en yoruba

I Accidentally Built a Real-Life Jarvis With AI (ft. Fable 5)

J'ai construit accidentellement un Jarvis bien réel grâce à l'IA (ft. Fable 5)

USA's NEW #1 OPEN SOURCE Local AI - Better than Qwen? | Inkling-Small

LA NOUVELLE IA open source n°1 aux USA - Meilleure que Qwen ? | Inkling-Small

Kimi K3: Alucinante! Analizamos a fondo el mejor modelo open source (Ep. 163)

Kimi K3: Alucinante! Nous analysons en profondeur le meilleur modèle open source (Ep. 163)

École d'été | 8 juin 2026: Natural Language Inference from Aristotle to AI par Ian Pratt-Hartmann

Behind the Scenes: Introduction to Artificial Intelligence with Brian Yu - Chapter 5 - Communicating

Dans les coulisses : Introduction à l’intelligence artificielle avec Brian Yu - Chapitre 5 - Communiquer

Talk by Jacob Andreas (Massachusetts Institute of Technology)

Conférence de Jacob Andreas (Massachusetts Institute of Technology)

I Turned Claude Into the Ultimate Second Brain

J'ai transformé Claude en le second cerveau ultime

I Tested Every Claude Code Feature, These 12 Are the Best

J'ai testé toutes les fonctionnalités de Claude Code, voici les 12 meilleures.

Claude Code Dynamic Workflows Clearly Explained

Explication claire des flux de travail dynamiques de Claude Code

J'ai étudié les LLM pendant 6 mois (et j'ai enfin compris comment ChatGPT fonctionne)

Nicolas Boffi - Flow map language models

Nicolas Boffi - Modèles de langage de cartes de flux

Kast : créez vos persos et parlez-leur !

Mistral Medium 3.5 BEATS Kimi AND Claude? 🤯 Local AI TEST & REVIEW

Mistral Medium 3.5 SURPASSE Kimi ET Claude ? 🤯 TEST & AVIS sur l'IA locale

Unitree IPO, Multi-Stream LLMs, Soluciones para grandes contextos

Unitree IPO, LLMs Multi-Stream, Solutions pour grands contextes

[ИАД, весна 2026] Математические методы анализа текстов. Лекция 3: Lang.Modeling, Seq2Seq, Attention

[IAD, printemps 2026] Méthodes mathématiques d'analyse de textes. Conférence 3 : Lang.Modeling, Seq2Seq, Attention

[ИАД, весна 2026] Математические методы анализа текстов. Лекция 12: Alignment

[ИАД, весна 2026] Méthodes mathématiques d'analyse de textes. Leçon 12 : Alignment

Generative AI L10: semantic properties, evaluation and societal biases of word embeddings

IA générative L10 : propriétés sémantiques, évaluation et biais sociaux des plongements de mots

Generative AI L9: Skipgram, CBOW (full softmax variant, negative sampling variant), GloVe

IA générative L9 : Skipgram, CBOW (variante softmax complète, variante d'échantillonnage négatif), GloVe

Generative AI L8: Word embedding concept, training data preparation, prediction based encodings

IA générative L8 : concept d'intégration de mots, préparation des données d'entraînement, encodages basés sur la prédiction

Understanding LLM Capabilities on Large-scale Multilingual Real-World Clinical Data

Comprendre les capacités des LLM sur des données cliniques réelles multilingues à grande échelle

MIT 6.S191: Language Models and New Frontiers

MIT 6.S191 : Modèles de langage et nouvelles frontières

Building Realistic Voice Agents Has Never Been Easier

Créer des agents vocaux réalistes n'a jamais été aussi simple.

Generative AI L7: Word synonymy, similarity, relatedness, one hot vectors, term frequency, tf-idf

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Generative AI L6: Morphological units, word formation processes, lexical semantics, ambiguity

IA générative L6 : Unités morphologiques, processus de formation des mots, sémantique lexicale, ambiguïté