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Résolution en dix tours de recherche, cette vitesse de convergence laisse les alchimistes sans voix

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L'équipe NLP de Stanford présente les nouvelles avancées de la recherche en IA automatisée
Stanford NLP présente à ICML 2026 la transformation de la pré-formation et de la post-formation des LLM en environnements d'exécution via des exécuteurs automatisés, utilisant les retours d'exécution pour améliorer l'efficacité de la recherche. Deux méthodes : la recherche évolutionnaire surpasse GRPO (69,4 % contre 48,0 %) dans les tâches de post-formation, et la formule trouvée pour la pré-formation est plus rapide que nanoGPT (19,7 minutes contre 35,9 minutes), toutes deux terminées en dix cycles de recherche ; l'apprentissage par renforcement basé sur la récompense d'exécution est sujet à des effondrements de mode, bien qu'il augmente la récompense moyenne, il n'améliore pas le plafond. Ce travail indique une direction pour la recherche automatisée en IA orientée exécution.
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