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Une méthodologie data-driven basée sur le modèle Bradley-Terry pour comparer équitablement les algorithmes de recommandation sans biais d'agrégation.
Un framework de test-time compute qui sélectionne le meilleur raisonnement parmi plusieurs candidats en parallèle via des comparaisons par paires et un score Bradley-Terry.