Articles sur Successive Scale Racing

Le phénomène de « baisse de performance liée à l'élargissement du vivier de tâches » observé dans l'évolution des frameworks d'Agent signifie que l'accumulation aveugle de tâches d'entraînement ne permet pas d'améliorer automatiquement les performances des agents basés sur un LLM. L'introduction d'un mécanisme de sélection adaptative des preuves pour filtrer les interférences non valides devient une nouvelle clé pour optimiser le flux de contrôle et l'appel d'outils des agents.