Le filThèmes : RechercheAgents
Des chercheurs proposent HAD, une distillation centrée sur ce que l’enseignant apporte au-delà du harness
1 sourcemis à jour il y a 7 hpertinence 3,3 sur5
L’essentiel
HAD complète la distillation on-policy par une préférence d’action, comparée avec et sans les informations du harness, et par un contrôle de validité. Elle n’a besoin ni de récompenses de tâche ni d’étiquettes de succès.
Propagation1 article, publié par HF Daily Papers le 7 oct..
Les sources
1 article
HF Daily PapersCommunauté : fiche de la sourceSource primaire
Hugging FaceMoonseok Choi, Taehong Moon, Giung Nam et al.huggingface.co
Harness-Aware Distillation for Small Language Model Agents (site externe)
Language model agents are deployed with a harness, the software around the model that manages its context, tools, and feedback.
Sur les mêmes thèmes
Agents
SkillSeek montre que BM25 rivalise avec la recherche agentique de skills pour les agents
Agents
PUBG Ally, un agent incarné vocal, joue comme coéquipier d’IA dans PUBG : BATTLEGROUNDS
Agents
DAEDALUS construit une mémoire d’agent à partir de tâches que des agents génèrent eux-mêmes
Agents
VeriHarness transforme le LLM d’un générateur en agent vérificateur pour les tâches longues
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