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Décrypter la recherche s1 de 2025 : contrôle du budget de génération, résultats sur tâches de raisonnement et limites pour un usage en entreprise.
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Comprendre la distillation, ses coûts et ses limites : décider si un modèle spécialisé peut remplacer une partie des appels à un système plus lourd.
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Distribution, intégration métier et données : construire un avantage concurrentiel durable pour une startup dont les modèles d’IA sont accessibles à tous.
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Classer une demande, repérer une urgence ou choisir une étape de traitement ne nécessite pas toujours de générer un texte. Jev, le modèle présenté par Diogo Almeida chez TypeSafe, vise ces décisions courtes que les logiciels doivent prendre à partir d’informations parfois ambiguës. Son intérêt se comprend en séparant trois sujets : le format de la réponse, la qualité du jugement et la règle qui autorise une action.
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Une recherche utile doit parfois proposer un ensemble complémentaire de résultats, plutôt que plusieurs variantes du même élément. Google Research a présenté Retrieve-for-Train le 15 septembre 2026 pour étudier ce problème avec un calcul déplacé vers l’entraînement. L’enjeu concerne la qualité de l’ensemble et le délai de réponse.
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