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Le cofondateur de Poolside détaille sa Model Factory, capable de sortir un modèle du pré-entraînement au lancement en huit semaines.
Analyse des limites des LLM pour la génération de code fiable et les risques d'erreurs silencieuses.
La startup Poolside met à jour son modèle spécialisé dans la génération de code avec Laguna S 2.1.
Une étude méthodologique teste si les petits LLM de code exploitent réellement le contenu des erreurs pour se corriger, via des placebos contrôlés.
Un nouveau langage expérimental veut faciliter la relecture humaine de code généré par des IA, plutôt que d'optimiser pour l'écriture manuelle.
Un prestataire propose un service payant de nettoyage de bases de code polluées par du code IA de mauvaise qualité, baptisé « slopfix ».
Un framework multi-agents transforme une description en langage naturel en formulation mathématique et code prêt à l'emploi pour la recherche opérationnelle.
Une fuite sur X suggère que le prochain modèle GPT-5.6 Sol Ultra d'OpenAI serait déployé dans l'environnement Codex.
ZCode propose un harness dédié au modèle GLM-5.2, facilitant son intégration et son évaluation dans des workflows de développement.
Le moteur de jeu open source Godot bannit le code produit par IA, invoquant des risques de maintenabilité et de compréhension du code soumis.
Un nouveau benchmark teste la capacité des LLMs à reverse-engineer des politiques de jeu adversariales sous forme de code exécutable, à partir de simples observations comportementales.
Des chercheurs proposent une méthode d'entraînement par RL pour doter les modèles multimodaux d'un raisonnement adaptatif alternant langage naturel et code.