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Source : https://arxiv.org/abs/2505.11277
Ce texte décrit une nouvelle méthode, nommée Thought-Aligner, visant à améliorer la sécurité comportementale des agents basés sur de grands modèles linguistiques (LLMs). Il propose un module dynamique de correction qui intervient sur les pensées générées par l’agent avant l’exécution des actions, en particulier celles jugées à haut risque. Les auteurs ont développé un ensemble de données d’entraînement et fine-tuné un modèle léger pour cette correction, démontrant une amélioration significative de la sécurité (passant de 50% à 90% en moyenne) tout en maintenant une faible latence. Thought-Aligner s’intègre facilement aux cadres d’agents existants sans les modifier, ce qui le rend largement applicable et pratique.