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What Breaks Under Pruning in Smart Homes, and When? Evaluating LLM Degradation Across Architectures and Task Complexity
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Pruning degrades LLM performance in smart-home tool calling, with dense models failing sharply but mixture-of-experts models tolerating more pruning.
- Pourquoi ça compte
- Engineers deploying pruned LLMs for home automation or device control need to understand failure modes beyond overall accuracy metrics.
- Vigilance
- Results are specific to smart-home tool calling tasks; degradation patterns may differ significantly for other LLM applications.
- llm
- language model
- tool calling
- fine-tun
- mixture-of-experts
Les patterns derrière cette actualité
- Progressive Rollout & Shadow Mode
- Context Editing & Tool-Result Clearing
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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