La recherche de Nvidia démontre que l’architecture entourant un modèle d’IA, incluant la gestion du contexte, de la mémoire et des actions, peut générer des améliorations de performance à deux chiffres tout en réduisant de moitié les coûts de tokens. Nvidia Labs a publié le framework open-source NOOA qui a atteint des scores de 82,2% sur SWE-bench Verified et de 85,1% sur ARC-AGI-3 avec GPT-5.6-sol, tout en maintenant le coût par test sous les 20 dollars. Cette approche basée sur l’ingénierie logicielle traditionnelle, incluant la gestion de mémoire par référence et l’élimination des processus de compression de contexte, permet de réduire de moitié l’utilisation de tokens. En rendant ce framework open-source, Nvidia entend élargir sa base de clients au-delà des hyperscalers en augmentant la demande pour ses GPU.
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