↓ Aller au contenu

Llm

Utilisez l'IA pour construire l'outil, pas pour être l'outil

·3365 mots·16 mins· loading · loading
Demander à un agent de bloquer du temps de concentration, de résumer les chiffres d’hier ou de trouver un créneau de réunion, ça marche, mais on paie à chaque fois, et la réponse change. J’ai mesuré 14 exécutions de Claude Code sur trois tâches du quotidien. Écrire le script une fois coûte à peu près autant que poser la question une fois. Avec un calculateur interactif, une checklist, et mes propres projets comme exemples.

Laya 0.4.2 et VegaML : un modèle de décision qui fait rouler une bille en bas d'une pente, sur un MacBook de 16 Go

·5447 mots·26 mins· loading · loading
Laya a publié huit versions et rien n’a bougé pour le routage. Son auteur a aussi publié VegaML, un modèle de décision qui répond en laissant une particule se poser au fond d’une vallée. En zero-shot, il n’est pas prêt pour mon routeur, mais il peut apprendre à partir de 40 étiquettes en une minute, ce qu’aucun des autres modèles ne sait faire.

Jev dans Home Assistant : un modèle de décision pour trancher les cas douteux

·5476 mots·26 mins· loading · loading
Mes automatisations sont douées pour les seuils et nulles pour le contexte. Jev répond à des questions typées avec une probabilité calibrée, pour environ deux millièmes de centime la question. Voici comment je l’ai branché sur Home Assistant en gardant les anciennes règles comme filet de sécurité, et ce que ça coûte vraiment.

system-one-router : laisser un modèle « System One » choisir le bon LLM pour chaque prompt

·4906 mots·24 mins· loading · loading
Mon premier routeur de modèles laissait un LLM lire un fichier de prompt pour choisir un agent. Celui-ci pose quatre questions typées à un modèle de décision « System One », calcule le score des modèles avec de la simple arithmétique, et publie un benchmark pour prouver que ça marche (et montrer où ça ne marche pas).