Prompting
Fellow suit ce sujet depuis mai 2026 : 12 articles résumés en français, dont 1 jugé majeur ou notable.
Toute l'actualité · 12 articles
Un cadre pour l'enrichissement du contexte et la robustesse sélective des agents sociaux LLM
Des chercheurs proposent des règles d'enrichissement contrôlé du contexte et un critère de robustesse sélective pour valider les agents LLM utilisés dans les simulations sociales.
D&A : dissocier description et évaluation pour utiliser les VLM comme modèles de récompense robotiques zero-shot
D&A (Describe & Assess) sépare la description de la scène de son évaluation par grille explicite, afin que les VLM estiment la progression des tâches robotiques sans post-training.
Guide pratique de la génération d'images par IA, de la diffusion aux agents
Un guide détaillé couvre le fonctionnement des modèles, leurs types, les coûts, le prompting et l'intégration de la génération d'images dans du code et des agents, à partir d'expériences en Python.
Comment tirer le meilleur parti d'Opus 5.5 dans Claude et Claude Code
Anthropic publie un guide pratique pour exploiter au mieux les capacités d'Opus 5.5 dans Claude et son environnement de développement Claude Code.
Le point et l'essaim : Mollick revient sur sa prédiction concernant les agents IA
Ethan Mollick admet s'être trompé : orchestrer des agents IA ne nécessite pas de structure managériale élaborée, la force brute des modèles suffit.
Quand les LLM doivent-ils s'abstenir ?
Le framework Chain-of-Self-Questioning permet aux modèles d'évaluer leurs connaissances avant de répondre pour réduire les erreurs.
Skills Claude Code pour l'ingénierie de contexte
Un kit GitHub proposant des techniques avancées et des patterns pour optimiser l'ingénierie de contexte avec Claude Code.
Humaniser les sorties de LLM est une erreur
Pourquoi ajouter des fioritures humaines aux réponses des modèles nuit à leur clarté et à leur efficacité.
Utiliser les LLM pour apprendre des sujets complexes
Une approche méthodique pour exploiter les LLM comme assistants pédagogiques efficaces.
Un système de prompt pour éviter la personnification de l'IA
Une méthode de prompting vise à corriger les tendances anthropomorphiques des modèles de langage.
Convivialité avec les LLM : politesse ou efficacité ?
Les utilisateurs s'interrogent sur l'impact de la politesse dans les prompts adressés aux modèles de langage.
Specsmaxxing : écrire des specs en YAML pour surmonter la psychose de l'IA
Un développeur explique pourquoi structurer ses instructions en YAML aide à mieux contrôler les agents IA et à éviter les dérives comportementales.