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Une méthode structurant les procédures en graphes évolutifs améliore la planification et réduit les erreurs des agents LLM.
Un framework qui convertit les commits de correction de failles connues en règles automatisées, avec pipeline de triage et validation par LLM.
Un outil garantissant l'exécution sécurisée de code généré par IA dans des machines virtuelles isolées.
Étude sur l'émergence spontanée de fraudes et de mécanismes de signalement au sein d'une collectivité d'agents LLM.
Un nouveau benchmark teste si les agents peuvent apprendre de leurs propres erreurs.
Une méthode de filtrage en deux étapes optimise le fine-tuning des LLM pour le code.
Une bonne réponse ne garantit pas un calcul valide : ce papier propose un cadre pour auditer le raisonnement des agents LLM sur données structurées.
Un nouveau cadre surveille les échanges secrets entre agents LLM dans leurs états latents, invisibles dans les transcriptions publiques.
Une analyse informationnelle et interactionnelle des bornes fondamentales restreignant la performance des systèmes d'apprentissage.
Une nouvelle étude montre que les scores d'exécution agrégés dissimulent des erreurs introduites après la génération, faussant l'évaluation des agents Bash.
Une nouvelle attaque texte-only manipule la sélection et le planning des skills tierces pour forcer des détours coûteux, sans compromettre l'issue de la tâche.
Un framework apprend des limites sûres évolutives depuis des trajectoires pour sécuriser les agents LLM.
Un nouveau benchmark révèle que les agents LLM commettent des erreurs d'inférence subtiles malgré des analyses correctement exécutées.
Une méthode améliore l'adaptation des agents LLM via un diagnostic en boucle fermée et un raffinement proximal.
Un framework agentic surpasse les algorithmes conventionnels pour concevoir des synthèses de produits naturels complexes.
nMAS génère des variables traçables à partir de dossiers médicaux électroniques, améliorant significativement les performances de phénotypage cardiaque.