
Le calcul au moment de l’inférence redéfinit la mesure des progrès en IA
Les chercheurs ne considèrent plus la taille du modèle comme l'unique indicateur de capacité. L'attention se porte désormais sur la quantité de calcul utilisée par un système au moment du test, sur la façon dont il alloue ses budgets de raisonnement, et sur la manière dont les boucles de vérification modifient l'évaluation.










