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Measuring the Serving Stack Instead of the Model: Hidden Confounds in Local Tool-Use Evaluation
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Research shows that local serving stacks like Ollama and vLLM significantly affect measured tool-use performance in coding agents, not just model behavior.
- Warum es zählt
- Matters for engineers evaluating local AI models on tool-calling tasks, especially when comparing results across different serving frameworks.
- Achtung
- Different serving stacks handle the same request differently; rejection and retry failures may be misclassified as model failures, inflating error rates.
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- agent
- tool-use
- inference
- serving
- eval
Die Patterns dahinter
- Context Editing & Tool-Result Clearing
- Constitutional AI Evaluation Framework
- AISI Evaluation Framework
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
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