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Rendimiento

Referencias de eficiencia, velocidad y uso de recursos para sistemas de IA financiera

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8 de julio de 20267 min de lectura

JSONSchemaBench: La complejidad de los esquemas del mundo real rompe las garantías de salida estructurada de los LLM

JSONSchemaBench halla que la cobertura cae del 86% en esquemas simples al 3% en complejos, así que la salida estructurada LLM puede emitir JSON no conforme.

Mike Thrift

llmaimachine-learning

31 de mayo de 20267 min de lectura

Agente único: iguala a MAS en múltiples saltos con tokens equivalentes

Con presupuestos de tokens de pensamiento iguales, los LLM de agente único igualan o superan a los sistemas multiagente en razonamiento de múltiples saltos—favoreciendo diseños de agentes financieros más simples.

Mike Thrift

aillmmachine-learning

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