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Un simulateur GPU multi-agents rend les vues caméra de chaque agent en temps réel, permettant d'entraîner des politiques de conduite sans observations privilégiées.
Un nouveau cadre d'entraînement par auto-jeu pour améliorer les capacités de raisonnement et d'usage d'outils des LLM.
OpenAI présente GPT-Red, un mécanisme de self-play conçu pour renforcer la robustesse des modèles face aux prompt injections.
Un simulateur de conduite rapide et réaliste capable d'entraîner des agents par reinforcement learning à grande échelle.
Une étude sur 7 LLMs révèle que les conversations entre modèles convergent vers des comportements stables et asymétriques propres à chaque modèle.