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EXCLUSIF : un nouvel article académique suggère que les agents basés sur de grands modèles linguistiques peuvent non seulement utiliser des outils, mais aussi créer et affiner des compétences complexes par eux-mêmes.
La proposition, appelée EvoSkills, rapporte des améliorations significatives par rapport aux compétences sélectionnées par des humains et démontre une transférabilité entre plusieurs familles de modèles.
EvoSkills a atteint un taux de réussite de 71,1 % sur SkillsBench, contre 53,5 % pour les compétences sélectionnées par des humains et 30,6 % pour l'absence de compétences.