Le filThèmes : AgentsÉvaluations
Une instruction « Do not guess » fait passer les champs inventés de 71 % à 20 % dans un test d’extraction web
1 sourcemis à jour 27 sept.pertinence 3,8 sur5
L’essentiel
Sur 16 modèles, 405 des 573 champs absents sont inventés sans la phrase, contre 116 sur 574 avec elle. Firecrawl en invente 24 sur 36. GPT-6 Luna, utilisé comme vérificateur, détecte 38 valeurs inventées sur 49.
Propagation1 article, publié par earnanhonestdollar.com le 27 sept. à 19 h 24.
Les sources
1 article
earnanhonestdollar.comCommunautéSource primaire
repéré sur Hacker News
Calling the AI bluff: Adding “Do not guess” cut made-up claims from 71% to 20% (site externe)
Sur les mêmes thèmes
Agents
LangChain intègre un routeur de modèles à son agent open source Open SWE et réduit le coût médian
Évaluations
Microsoft publie ThinkingBox, un benchmark qui note les agents sur l’état final de la base de données
Agents
SkillSeek montre que BM25 rivalise avec la recherche agentique de skills pour les agents
Agents
Weave publie en open source Weave Router 2.0, qui oriente les agents de code vers différents modèles
À lire ensuite
Modèles
Google DeepMind annonce Gemini 4 Argon, déployé d’abord auprès de défenseurs cyber de confiance via Fairwind
Modèles
OpenAI lance GPT-6 Sol et GPT-6 Luna, deux modèles plus économiques qui complètent GPT-6 Astra
Modèles
Anthropic publie Claude Opus 5.5 et OpenAI lance GPT-6 Sol et GPT-6 Luna à environ une heure d’écart
Modèles
Anthropic lance Claude Sonnet 5.5, deuxième modèle de la famille Claude 5.5