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On Turn-Level Best-of-N Sampling for Scaling LLM Agents
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Researchers tested turn-level best-of-N sampling where one model generates candidate actions and another selects the best at each step.
- Pourquoi ça compte
- Relevant for engineers building long-horizon autonomous agents seeking inference-time improvements without retraining.
- Vigilance
- Results show 5-10% accuracy gains on tested tasks, but generalization to other domains and computational cost of multiple models remain unclear.
- agent
- llm
- language model
- inference
- eval
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The Agent Architect
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