Vous êtes-vous déjà demandé comment les modèles d'IA vont au-delà de la simple lecture des mots pour réellement comprendre le contexte ?

C'est là qu'intervient la profondeur sémantique. Certains outils d'amélioration injectent désormais des couches de raisonnement dans les invites - pensez-y comme enseigner au modèle à relier des points qu'il n'a jamais explicitement vus. Au lieu de se contenter d'une correspondance de motifs superficielle, ces systèmes s'appuient sur des connaissances du monde latentes intégrées dans les données d'entraînement.

Le changement ? De "que dit ceci" à "que signifie ceci". Cet écart est important lorsque vous construisez des agents qui doivent inférer l'intention, et pas seulement analyser la syntaxe.