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QuoteBench: How Matched Scores Can Hide Command-Path Failures
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- QuoteBench montre que les scores d'exécution des agents de codage LLM masquent des défaillances survenant lors de la sérialisation et du parsing des commandes, pas de la génération.
- Pourquoi ça compte
- Les ingénieurs évaluant ou déployant des agents basés sur LLM pour émettre des commandes doivent comprendre comment le transport d'exécution affecte les taux de succès réels.
- Vigilance
- Le score matched d'un modèle peut masquer jusqu'à 64 points de dégâts compensés par 60 points de récupération, rendant les classements instables selon les configurations de déploiement.
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- agent
- llm
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