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GEAR optimise le cadre d'exécution des LLM en introduisant un mécanisme de récursion à auto-amélioration, ce qui signifie que la percée pour améliorer l'efficacité des applications d'IA passe d'une accumulation aveugle de paramètres de modèle à l'optimisation de la boucle de rétroaction de l'exécution des tâches. En ajustant automatiquement les flux de travail et les outils, cette solution augmente considérablement le taux de réussite des tâches tout en réduisant nettement les coûts d'exécution, démontrant ainsi une valeur pratique en ingénierie extrêmement élevée.