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  <title>Paweł Dubiel Tech Blog</title>
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  <description>A public digital garden about AI, software engineering, books, and learning.</description>
  <language>fr</language>
  <lastBuildDate>Mon, 12 Oct 2026 00:00:00 GMT</lastBuildDate>
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  <title>J’ai donné à un agent IA des disquettes Amiga. Au bout d’une soirée, Pirates! tournait sous Unity</title>
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  <pubDate>Mon, 12 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>J’ai confié à un agent de programmation quatre images de disquettes de la version Amiga de Sid Meier&apos;s Pirates!, sortie en 1990, et je lui ai demandé de porter le jeu sous Unity. Le travail a été fait par Claude Opus 5.5</description>
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  <title>Overfitting</title>
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  <pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Vous tenez un stand de glaces. Pendant 10 jours, vous avez noté dans un carnet la température à midi et le nombre de boules vendues. Vous voulez tirer une règle de ces notes : demain, il fera 24 °C, combien de glaces fau</description>
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  <title>Un horizon METR plus long ne signifie pas des tâches proportionnellement plus difficiles</title>
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  <pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Une équipe veut savoir si elle peut confier à la nouvelle version d’un agent des tâches de programmation plus longues. Elle compare donc des résultats de benchmark exprimés par le temps dont un humain a eu besoin pour ac</description>
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  <title>Time horizon</title>
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  <pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Dans l’évaluation des agents, le time horizon désigne la durée des tâches à laquelle un agent atteint un niveau de réussite choisi. Cette durée se mesure par le temps dont un humain a besoin, et non par le temps de fonct</description>
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  <title>Item response theory</title>
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  <pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>L’ item response theory IRT est une famille de méthodes qui, à partir des réponses à chaque tâche, estiment conjointement les capacités de ceux qui les exécutent et la difficulté des tâches. Dans l’évaluation de l’IA, l’</description>
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  <title>Elastic Weight Consolidation</title>
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  <pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Un modèle oriente les questions des clients vers les services « livraison » et « retours ». Il doit maintenant apprendre à reconnaître les réclamations, mais il n’est plus permis de conserver les anciens messages. On ne </description>
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  <title>Reservoir Sampling</title>
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  <pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Un modèle de service client apprend sur des messages qui arrivent l’un après l’autre. Vous voulez en garder quelques uns pour des révisions ultérieures, mais vous n’avez que quatre places en mémoire. Vous ne savez pas no</description>
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  <title>Experience Replay</title>
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  <pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Un modèle a appris à orienter les questions des clients vers les services « livraison » et « retours ». Vous poursuivez maintenant son entraînement pour qu’il reconnaisse les réclamations, par exemple « Le produit est ar</description>
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  <title>Continual Learning</title>
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  <pubDate>Sat, 10 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Un modèle oriente les messages des clients vers les services « commandes » et « retours ». Il sait reconnaître « Où est mon colis ? ». L’entreprise ouvre maintenant un service des réclamations. Vous poursuivez l’entraîne</description>
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  <title>SemiAnalysis compare les limites des abonnements IA</title>
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  <pubDate>Sat, 10 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Dans son analyse du 5 octobre 2026 subscriptions offer 5x , SemiAnalysis compare les limites réelles des abonnements IA. Les auteurs vérifient comment chaque type de tokens fait avancer les compteurs de consommation, pui</description>
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