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Un pipeline automatisé génère des environnements d'entraînement pour apprendre à des modèles compacts à coder des programmes entiers, de zéro à la maintenance.
Un framework où un petit modèle décide lui-même quand solliciter un LLM, réduisant fortement les coûts d'inférence sans sacrifier la précision.