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Ancien chercheur d'OpenAI lance Context Engine : après que l'agent ait mémorisé, la logique faible égalise la logique forte
Ce moteur extrait les documents internes, l'historique des tickets et les trajectoires d'exécution des agents pour créer une base de connaissances, contextbase, que l'agent peut interroger directement lors de l'exécution des tâches, réduisant ainsi le budget d'inférence.
Sur apex-agents (évaluation spécialisée en banque d'investissement, conseil et droit développée par Mercor), le taux d'inférence faible de GPT-5.4 est passé de 44,5 % à 52,4 %, restant proche du taux de 52,3 % pour l'inférence moyenne sans mémoire.
L'amélioration de l'inférence faible est de 7,9 %, celle de l'inférence moyenne de 3,7 %, tandis que l'inférence très élevée a diminué de 0,7 %.
Sur la ligne de base de l'inférence moyenne, GPT-5.4 d'apex-agents est passé de 44,2 % à 51,7 %, soit une augmentation relative de 16,9 %.
GPT-5.4-mini est passé de 33,4 % à 38,7 %, soit une augmentation relative de 15,8 %.
Applied Compute estime que peu de structures peuvent être réutilisées entre les tâches, et que le score de base est déjà proche du plafond.