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Un comparatif pratique met en compétition trois grands LLMs sur des tâches de développement d'applications réelles.
Une étude expérimentale teste si la qualité du code source impacte les performances des agents LLM chargés de tâches de programmation.
Un projet open-source propose un système de skill tree modulaire permettant d'étendre les capacités des agents de codage comme Cursor ou Claude.
Mouse propose une suite d'outils dédiés à l'édition fine du code pour les agents IA, afin d'améliorer la fiabilité et la précision de leurs modifications.
DeepReinforce AI publie Ornith-1.0, une famille de modèles open-source conçus pour s'améliorer en autonomie sur des tâches de codage agentique.
Ornith-1.0 propose une approche où les LLM construisent eux-mêmes leur propre scaffolding pour exécuter des tâches de codage de manière autonome.
Un nouveau family de modèles open-weights conçus spécifiquement pour les tâches de codage en mode agentique vient d'être annoncée.