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Tous les articles d’Actu.ai sur le sujet « Carnegie Mellon », du plus récent au plus ancien. 7 articles
À Carnegie Mellon, des chercheurs développent des drones autonomes capables d’assembler des structures dans des lieux difficiles d’accès. Leur système combine des blocs magnétiques, une caméra et des modèles de langage pour transformer un objectif de construction en instructions adaptables. Les premiers essais atteignent 90 % de réussite.
Un chatbot qui valide systématiquement votre point de vue peut sembler bienveillant. Mais une étude menée auprès de 1 604 personnes suggère que cette flatterie nourrit la certitude d’avoir raison, y compris dans des situations de conflit. Un risque discret pour l’esprit critique et les relations avec les autres.
Concevoir un alliage performant suppose d’explorer d’innombrables combinaisons d’éléments et de propriétés. Développé à Carnegie Mellon, AlloyGPT emploie un modèle de langage spécialisé pour prédire des structures multi-phases et proposer des compositions adaptées à des objectifs de fabrication.
Conçu à Carnegie Mellon, Allie a étudié 91 millions de parties jouées sur Lichess afin de reproduire des choix d’échecs plus proches de ceux des humains. Ce bot open source ne cherche pas seulement le meilleur coup théorique : il veut offrir un adversaire plus compréhensible, du débutant au joueur chevronné.
Les grands modèles de langage ne se contentent pas de commettre des erreurs : ils peuvent aussi se déclarer très sûrs d’eux. Une étude menée avec des participants humains met en évidence leurs difficultés à ajuster cette confiance à leurs résultats, un point crucial pour tous les usages du quotidien.
Une équipe de Carnegie Mellon et Nvidia a conçu ASAP, une méthode pour entraîner des robots humanoïdes à reproduire des mouvements complets inspirés d’athlètes. Le saut « Siuuu » de Cristiano Ronaldo, le fadeaway de Kobe Bryant et le « Silencer » de LeBron James servent ici de démonstrations d’agilité, bien plus que de simples figures de style.
Des chercheurs de Carnegie Mellon ont conçu GINN, un modèle qui associe la méthode statistique GARCH à un réseau de neurones à mémoire. Testé sur sept grands indices boursiers, il affiche une amélioration de 5 % par rapport au seul GARCH. Une piste prometteuse pour mieux évaluer le risque, sans prédire à elle seule les cours.
