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Résumé Depuis leur introduction en 2017, les Transformers ont profondément transformé les grands modèles de langage et plus généralement l'apprentissage profond. Ce succès repose largement sur le mécanisme dit « d'auto-attention ». Dans cette exposé, je …

Résumé I will present how fermionic NQS can be extended to capture the real-time evolution [1] and thermal states [2] of fermions. I will demonstrate how to do this in both first and second quantization and lay out a path towards other ensembles. …

Résumé I will present a variational Monte Carlo framework that combines neural-network quantum states with the Lorentz integral transform to compute the dynamical properties of self-bound quantum many-body systems in continuous Hilbert spaces. While …

Résumé We present a dynamical mean field theory (DMFT) solver based on neural quantum states (NQS). NQS are an unbiased variational ground state ansatz, that leverage the power of neural networks to capture long range correlations on complicated graph …

Résumé One of the most important challenges in condensed matter physics is to understand how superconductivity is stabilized under realistic microscopic interactions. I will discuss some progress we've made on understanding pairing in the paradigmatic …

Résumé Reliable description of bond breaking remains a major challenge for quantum chemistry due to the multireferential character of the electronic structure in dissociating species. Multireferential methods in particular suffer from large computational …

Connaissance de l’égyptien ancien indispensable. Résumé Dans les représentations cosmologiques des anciens Égyptiens, l’image osirienne par excellence apparaît dans le Tableau final du Livre des Portes. Elle donne à voir le dieu Osiris encerclant le monde …