Trouvez une note qui vous intéresse, puis explorez ses prérequis, ses références et les discussions associées.
213 notes
Comment contrôle, outils, état et vérification transforment les propositions du modèle en travail délimité.
Comment les limites d’étapes, la validation des outils, la vérification, l’annulation et un état durable rendent les boucles d’agent utiles et récupérables.
Choisir ce qu'un assistant IA doit conserver et retrouver, sans confondre notes, résultats de recherche et autorité.
L’IA peut repérer une lacune, expliquer une étape et proposer des exercices, mais le rappel et la résolution restent le travail de l’apprenant.
Comprendre les responsabilités d’un harness de production à travers l’état du runtime Codex, la compaction du contexte, ses interfaces et ses deux couches de sécurité.
Comment constituer un petit ensemble de travail à jour tout en préservant la provenance et l’état durable hors de la fenêtre du modèle.
Spécifications, discours fournisseur, benchmarks, observations et recommandations ne prouvent pas la même chose ; une note doit dire ce que chaque source soutient réellement.
Retrouver la progression d’un agent après interruption sans dupliquer les effets de ses tentatives.
Une vue au niveau du protocole de l’architecture, du cycle de vie, des primitives, des transports, des frontières de confiance et des alternatives de MCP.
Comprendre le noyau, les ressources, les sessions et les extensions de Pi à partir de la version documentée.
Comment conditionner une procédure d’agent répétable, tester son déclenchement et son résultat, et gérer les risques de portabilité et d’exécution de code.
Comment les principes classiques du génie logiciel résolvent les modes de défaillance du codage assisté par IA.
Concevoir des outils dont les entrées, l’autorité, les effets de bord, les échecs et les preuves restent lisibles pour les modèles et les opérateurs.
Bloquer les fuites de cible, de groupe, temporelles et de prétraitement en définissant l'instant de prédiction, les entités et des pipelines réservés à l'entraînement.
Partir de la distribution de déploiement, des splits, des métriques, des seuils et de l’incertitude plutôt que de traiter un score de test comme une capacité universelle.
Décomposer les requêtes en étapes mesurables et relier concurrence, cache et traitement par lots au temps d’attente.
Comprendre l’approximation à faible précision, distinguer poids, activations et cache KV, puis estimer le coût réel du déploiement.
Séparer exactitude, fiabilité des probabilités et intérêt d’une action avec des données de calibration et d’évaluation distinctes.
Mesurer séparément recherche des preuves, classement, fidélité et qualité des réponses pour localiser le problème d’un système RAG.
Identifier les artefacts et conditions de comparaison avant de choisir un modèle.
Passer des distributions du prochain token à une réponse complète : température, top-k, top-p, recherche, arrêt et sortie structurée.
Distinguer les familles par leur contexte visible, objectif d’apprentissage et tête de sortie, du classifieur BERT au générateur de séquences.
Suivre un token dans le routage MoE pour distinguer paramètres totaux, paramètres actifs, mémoire, vitesse, équilibrage et communication.
Distinguer recherche image–texte et questions visuelles pour comprendre patches, connecteurs, pertes d’information et évaluation.
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