Les modèles bruts ont réussi des tâches que leur version polie rate.
Un article du 1er octobre a comparé 14 paires de modèles, version brute et version affinée. Avec assez d'essais, les modèles bruts ont résolu des tâches que les affinés n'atteignent jamais. Les auteurs nomment cet écart taxe d'affûtage et proposent un correctif d'échantillonnage.
Pourquoi c'est importantL'affinage rend un modèle plus fiable du premier coup et plus étroit au total. Si votre agent bloque toujours sur une tâche, un modèle plus simple peut passer.
Lire dans l'app — gratuit, en 9 langues
Actus liées
Meta a ouvert le firmware pour fabriquer votre propre appareil Muse.2026-10-04Apple va verrouiller l'autorisation Mac que réclament les agents IA.
2026-10-04Un modèle nourri de photos banales atteint 70% en raisonnement.
2026-10-04DeepSeek a posé son agent sur votre bureau et ouvert le code.
2026-10-03Cloudflare a offert deux modèles qui choisissent sans jamais discuter.
2026-10-03