La fameuse expérience ou des LLMs communiquent entre eux dans un jeux vidéo type animal crossing.

Ils ont poussé le concept de mémoire assez loin ce qui a permis aux Agents d'organiser des évènements entre eux car ils avaient la possibilité de se rappeler et de propager l'information.

Ils introduisent une fonction pour trier les informations en mémoire selon la date de l'évènement, son importance et sa pertinence face à la situation actuelle.

La mémoire est également retravaillé avec le concept de reflection qui synthétise la mémoire en des informations de plus haut niveau.

Un résumé de l'état de l'art sur les application à la génération de code des LLMs.

Sous le coude

De belles animations sensées représenter le fonctionnement de modèles d'IA.

C'est beau mais je n'y comprends pas grand chose :-)

Si vous cherchez à installer un package Javascript qui vous avez publié en privé sur Github (Github Package), voila la solution.

Par exemple, si vous souhaitez installer le package @aschen/memorus, commencez par générer un Personnal Access Token et ajoutez le dans les secrets de votre repo puis utilisez ce job.

jobs:
  whooa-awesome-job-mate:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v3

      - name: Setup Node
        uses: actions/setup-node@v3
        with:
          node-version: 20
          registry-url: 'https://npm.pkg.github.com'
          scope: '@aschen'

      - name: Install dependencies
        run: npm install -g @aschen/memorus
        env:
          NODE_AUTH_TOKEN: ${{ secrets.PAT }}

Présentation d'un sujet de recherche autour des RAG afin d'améliorer leurs performances dans des cas ou certains documents insérés dans le prompt contiennent des informations sémantiquement proches mais non pertinentes.

Dans le cadre d'un LLM, la reflection consiste à le faire réfléchir sur la pertinence des informations qu'il a extraites.