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Un nouveau cadre exploite les échecs typiques des petits LLM comme exemples critiques en contexte, pour améliorer le raisonnement à moindre coût.
Une étude théorique propose un cadre formel pour décider quelles informations transmettre lors du passage d'une session à une autre dans les applications LLM.
Un nouveau modèle de raisonnement combine apprentissage in-context et mémoire récurrente, battant le record d'efficacité coût/précision sur ARC-AGI-1.