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When Both Sides Adapt: The Challenges of Evaluating Interactive LLM Systems
arXiv cs.AI · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Research paper identifies how user adaptation in interactive LLM systems creates evaluation challenges, showing offline benchmarks and live A/B tests measure different quantities.
- Warum es zählt
- Matters for engineers deploying LLMs where users adapt their prompts based on model responses and iteratively change task difficulty.
- Achtung
- Offline benchmarks and live experiments can rank models differently, potentially leading to conflicting deployment decisions without measuring induced user behavior changes.
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- llm
- prompt
- serving
- eval
Die Patterns dahinter
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Eval-Driven Development (Agent CI)
- AG-UI Protocol (Agent-User Interaction)
Jedes zeigt, wie die Technik arbeitet, wann sie ihren Aufwand wert ist und wo sie scheitert.
The Agent Architect
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