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Meilleurs articles sur l'IA de la semaine (28 juillet - 3 août) :
- GEPA
- Graph-R1
- AlphaEarth
- Agents auto-évolutifs
- Modèle de raisonnement hiérarchique
- Mécanismes d'attention efficaces
- Optimisation de la politique par moyenne géométrique
Lisez la suite pour en savoir plus :
1. AlphaEarth Foundations
AlphaEarth Foundations (AEF) présente un modèle de fondation géospatial agnostique aux tâches qui apprend un champ d'incorporation compact et continu dans le temps de la surface de la Terre.
30 juil. 2025
Notre nouveau modèle d'IA AlphaEarth Foundations cartographie la planète avec un détail étonnant. 🌏🔍
Les scientifiques pourront désormais suivre l'impact de la déforestation, surveiller la santé des cultures, et plus encore – de manière significativement plus rapide, grâce à nos nouveaux ensembles de données. 🧵
2. Optimisation de la Politique par Moyenne Géométrique
Introduit une alternative stabilisée à l'Optimisation de Politique Relative de Groupe (GRPO), qui est largement utilisée pour améliorer les capacités de raisonnement dans les grands modèles de langage via l'apprentissage par renforcement.
3. GEPA
Introduit un nouvel optimiseur, GEPA, qui améliore de manière adaptative les invites pour les systèmes d’IA composés à l’aide de la réflexion du langage naturel et de la recherche basée sur Pareto.
29 juil. 2025
Comment l’optimisation rapide se compare-t-elle aux algorithmes d’apprentissage par renforcement comme GRPO ?
GRPO a besoin de milliers de déploiements, mais les humains peuvent apprendre de quelques essais, en réfléchissant à ce qui a fonctionné et à ce qui n’a pas fonctionné.
Découvrez GEPA : un optimiseur d’invites réfléchissantes qui peut surpasser GRPO jusqu’à 20 % avec 35 fois moins de déploiements ! 🧵
5. Graph-R1
Introduit un nouveau cadre RAG qui va au-delà de la récupération traditionnelle par un seul coup ou par morceaux en intégrant des connaissances structurées en graphes, une interaction multi-tour agentique et l'apprentissage par renforcement.
30 juil. 2025
Graph-R1
Nouveau cadre RAG vient de sortir !
Combine des agents, GraphRAG et RL.
Voici mes notes :
7. Où montrer des démonstrations dans votre invite ?
Introduit le biais DPP, un nouveau type de sensibilité positionnelle dans les grands modèles de langage (LLMs) où l'emplacement des démonstrations dans une invite affecte de manière significative l'exactitude et la stabilité des résultats.
31 juil. 2025
Où placer les démonstrations dans votre prompt ?
Cet article constate que de nombreuses tâches bénéficient des démonstrations au début du prompt.
Si les démonstrations sont placées à la fin du message de l'utilisateur, elles peuvent inverser plus de 30 % des prédictions sans améliorer la justesse.
Une excellente lecture pour les développeurs d'IA.
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