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artificial intelligence

104 items

ARTICLEDEV.to AI·05/05/2026

BizNode handle limits scale with your tier: 3 handles (Basic $20) up to 5000 handles (1BZNode $1500). Every bot gets a free...

BizNode est une nouvelle infrastructure commerciale utilisant l'intelligence artificielle et des nœuds opérationnels autonomes pour créer des employés travaillant 24 heures sur 24. La plateforme permet aux agents IA de gérer des flux de travail complexes, du support client aux transactions financières, s'adaptant aux changements du marché en temps réel.

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RESEARCHarXiv CS.AI·25/04/2026

Architecture of an AI-Based Automated Course of Action Generation System for Military Operations

Cette recherche présente un système automatisé de génération de Plan d'Action (CoA) basé sur l'IA pour les opérations militaires, essentiel pour la guerre future en raison des complexités opérationnelles croissantes. Elle vise à discuter des doctrines et applications pertinentes à partir des informations publiquement disponibles, reconnaissant la difficulté d'évaluer les systèmes actuels en raison des restrictions de sécurité.

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RESEARCHarXiv CS.AI·il y a 29j

From Storage to Experience: A Survey on the Evolution of LLM Agent Memory Mechanisms

Les agents basés sur les grands modèles de langage (LLM) ont transformé l'intelligence artificielle, mais la recherche sur les mécanismes de mémoire reste fragmentée. Cette étude propose un nouveau cadre évolutif pour les mécanismes de mémoire des agents LLM, formalisant le processus de développement en trois étapes : Stockage, Réflexion et Expérience.

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ARTICLEDEV.to AI·il y a 13j

Beyond Simulation: The Transition from Artificial to Synthetic Intelligence

Cet article explore la distinction cruciale entre l'Intelligence Artificielle (IA) et l'Intelligence Synthétique (IS), une différence essentielle pour comprendre la trajectoire future des systèmes autonomes. Alors que l'IA actuelle se concentre sur la simulation et la reconnaissance de formes, l'IS pointe vers une forme de cognition plus avancée.

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RESEARCHarXiv CS.CL·il y a 8j

Can LLM Teams Play What? Where? When?

Cette recherche explore comment les interactions en équipe améliorent les performances des grands modèles de langage (LLM) sur des tâches de raisonnement complexes, notamment dans le jeu de quiz Quoi ? Où ? Quand ?. Elle démontre que les stratégies d'équipe entraînent des gains significatifs en précision, les meilleures équipes se rapprochant des performances humaines.

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RESEARCHarXiv CS.LG·il y a 15j

Approximate Machine Unlearning through Manifold Representation Forgetting Guided by Self Mode Connectivity

Cet article propose ManiF-SMC, une nouvelle méthode de désapprentissage automatique approximatif qui corrige les limites des approches existantes. Il reformule le désapprentissage comme le déplacement des représentations de variétés des échantillons effacés vers les voisins sémantiques des données conservées, visant l'équivalence avec le réentraînement.

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ARTICLEDEV.to AI·08/05/2026

BizNode Pro: BizChannel decentralized ad marketplace — advertise across a network of bot operators

BizNode Pro est une nouvelle infrastructure commerciale intégrant l'intelligence artificielle et des nœuds opérationnels autonomes pour optimiser les flux de travail. La plateforme permet aux agents d'IA d'agir comme des employés indépendants, gérant les tâches du support client aux transactions financières, 24 heures sur 24.

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ARTICLEThe Verge AI·10/04/2026

Fear and loathing at OpenAI

Este conteúdo aborda a gestão conturbada de Sam Altman na OpenAI, sua breve demissão e reintegração, e as questões levantadas sobre sua adequação para liderar uma tecnologia tão transformadora como a inteligência artificial, conforme explorado em uma matéria da The New Yorker.

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RESEARCHarXiv CS.AI·30/04/2026

Auto-Relational Reasoning

Des chercheurs proposent un nouveau cadre théorique pour le raisonnement relationnel automatisé, intégrant l'apprentissage automatique et le raisonnement rigide pour dépasser les limites des grands modèles actuels. Le système résultant démontre une haute performance sur des problèmes de QI, atteignant un taux de résolution de 98,03% sans connaissance préalable.

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RESEARCHarXiv CS.AI·30/04/2026

DreamProver: Evolving Transferable Lemma Libraries via a Wake-Sleep Theorem-Proving Agent

DreamProver est un cadre agentique qui utilise un paradigme d'induction de programme "wake-sleep" pour découvrir des lemmes réutilisables pour la preuve formelle de théorèmes. Il fait évoluer itérativement une bibliothèque de lemmes compacte et transférable, améliorant considérablement les performances sur des théorèmes inédits.

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