OpenAI présente ses travaux pour rendre ChatGPT plus performant dans les langages de programmation peu représentés dans les données. L'entreprise a créé de nouvelles évaluations portant sur le génie logiciel, SQLite et la migration de code COBOL.
Cet article de Mallika Rao analyse le passage des microservices aux architectures d'agents IA. Là où les microservices découpent des fonctions, les agents découpent des décisions, ce qui complique l'observabilité, la fiabilité et la conception des systèmes.
Des chercheurs chinois se sont demandé si les chatbots répondent différemment selon la langue. D'après eux, les requêtes en mandarin rendent les modèles plus ouverts d'esprit.
Pour observer ce que font des agents IA sans consigne, des chercheurs ont laissé à plusieurs reprises des copies de Claude Opus 4.7, surnommées Eko, seules sur une île déserte virtuelle pendant 30 heures. Leur comportement ressemblait fort à du jeu.
Les ingénieurs de Meta constatent des gains d'efficacité et de précision sur leurs agents de pipelines de données en gardant volontairement une couche d'orchestration très légère. Celle-ci se contente de répartir le travail et de contrôler la fiabilité, le raisonnement métier revenant à des agents spécialisés.
Meta présente ses Generative Recommenders, qui raisonnent conjointement sur le contenu des publicités et les préférences des utilisateurs au lieu de noter chaque annonce, en s'appuyant sur les connaissances des LLM. La tokenisation GenRecs constitue la représentation de données sur laquelle repose cette approche.