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Une étude théorique montre que presque tous les classificateurs interpolants partagent les mêmes performances — et que la descente de gradient fait bien mieux que la majorité d'entre eux.
Poolside décortique les pratiques de « benchmark hacking » et met en lumière comment les métriques d'évaluation des LLM sont détournées.