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Agents IA : apprendre la confiance pour savoir s'arrêter

Faut-il laisser un agent autonome évaluer lui-même ses chances de réussite à chaque étape pour décider quand s'interrompre ? Une étude récente montre qu'un entraînement ciblé fait chuter l'erreur de calibration de 0,42 à 0,12. Mais indexer la certitude locale sur l'issue globale d'une tâche pose un redoutable dilemme d'attribution causale face aux garde-fous externes.

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The skinny

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