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When Both Sides Adapt: The Challenges of Evaluating Interactive LLM Systems
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Un article de recherche montre comment l'adaptation des utilisateurs dans les systèmes LLM interactifs crée des défis d'évaluation, les benchmarks offline et les tests A/B live mesurant des quantités différentes.
- Pourquoi ça compte
- Pertinent pour les ingénieurs déployant des LLM où les utilisateurs adaptent leurs prompts selon les réponses du modèle et changent itérativement la difficulté des tâches.
- Vigilance
- Les benchmarks offline et les expériences live peuvent classer les modèles différemment, menant à des décisions de déploiement conflictuelles sans mesurer les changements de comportement utilisateur induits.
- llm
- prompt
- serving
- eval
Les patterns derrière cette actualité
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Eval-Driven Development (Agent CI)
- AG-UI Protocol (Agent-User Interaction)
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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