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Tous les articles sur Llm

Karpathy Autoresearch : Un Prompt Remplace le Paper

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Andrej Karpathy a publié Karpathy Autoresearch — un framework où des agents IA mènent des expériences LLM de façon autonome. 110+ runs en 12h sur 8×H100.

GLM-5 : le modèle open source chinois de 744 milliards de paramètres qui rivalise avec GPT-5.2

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GLM-5 de Zhipu AI atteint 50 points sur l'Intelligence Index v4.0, devenant le premier modèle open-weight à rivaliser avec GPT-5.2 et Claude Opus 4.5 sur les benchmarks agentiques de programmation.

Kimi K2.5 : Comment un modèle open source à 0,60 $/M de tokens force les géants de l'IA à repenser leur tarification

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Moonshot AI a publié Kimi K2.5, un modèle open source d un billion de paramètres à 0,60 $/M de tokens qui rivalise avec les modèles frontière. Découvrez comment le routage intelligent peut réduire vos coûts IA de 82%.

Du Mode Collapse au Context Engineering : Comment construire des systèmes IA fiables (2026)

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Deux défis fondamentaux définissent le développement des LLM en 2026 : le Mode Collapse réduit la diversité des sorties par l'entraînement d'alignement, tandis que le Context Rot dégrade les performances du modèle à mesure que les fenêtres de contexte s'agrandissent. Cet article analyse ces deux phénomènes et présente des solutions pratiques comme le Verbalized Sampling et le Context Engineering systématique.

Les 10 compétences qui définiront votre carrière en 2026

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Les 10 compétences IA essentielles pour 2026 : Du Context Engineering à l'Orchestration d'agents IA jusqu'à l'Apprentissage Adaptatif. Guide complet avec insights de recherche, outils et plan d'action.

Context Engineering : Comment construire des systèmes LLM fiables en concevant le contexte

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Le Context Engineering est la discipline de curation, structuration et défense de tout ce qui atteint le LLM au moment de l'inférence. Ce guide complet couvre les meilleures pratiques 2026 pour construire des systèmes IA fiables.

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