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QuoteBench: How Matched Scores Can Hide Command-Path Failures
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- QuoteBench reveals that LLM coding agents' matched execution scores hide failures introduced during command serialization and parsing, not generation.
- Warum es zählt
- Engineers evaluating or deploying LLM-based command-issuing agents need to understand how execution transport affects real-world success rates.
- Achtung
- A model's matched score can mask up to 64 points of damage offset by 60 points of compensation, making rankings unstable across deployment configurations.
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