SPEM: структурно-зависимая процедурная память для эффективного использования навыков агентами LLM

arXiv:2610.26995v1 Тип объявления: новое Аннотация: Агенты, основанные на LLM, все чаще полагаются на навыки многократного использования. Однако масштабирование библиотек навыков затрудняет эффективное и точное использование навыков. Полная загрузка навыков влечет за собой большие накладные расходы на токены и время выполнения. Напротив, плоская семантика…

Похожие материалы

Криптосфера и блокчейн#OpenAI#Anthropic1 мин

ENWhy AI agents Cost So Much

ultimate goal isn't just use fewer tokens. >> That's right. In some cases, using fewer tokens might actually produce worse results because your agent might be trying to get the same accuracy by calling multiple times. And so, that is not the best way to optimize just for…

YouTube — Microsoft Developer21 окт.

Исследования#YouTube1 мин

ENThe Problem with Jev: Can You Trust AI Decisions?

Will it rain tomorrow? It is decidedly so. Oh, really? How can you be so sure? Reply hazy. Try again. Okay, I'm trying again. How do you know it's going to rain? You seem pretty confident about that. Um. Better not tell you now. Okay. That's not helping. This is clearly not…

YouTube — IBM Technology AI21 окт.

Исследования#YouTube1 мин

ENWhat Is Loop Engineering? Building Better AI Agents

Loop engineering is a term that's related to working with AI agents, and it's kind of like the the newer, cooler version of prompt engineering. But with prompt engineering, that's all about writing the one, perfect, ultimate prompt and then sending that prompt to a large…

YouTube — IBM Technology AI21 окт.

Исследования#Google DeepMind#OpenAI1 мин

Google только что свергнул OpenAI и Anthropic?

На прошлой неделе газ навсегда изменил мир. Дважды Tesla наконец представила родстер и его способность летать на холодном газе. Но пока Илон проделывал свой величайший фокус, Google готовил собственный благородный газ, аргон «Джемини-4», который является самым…

YouTube — Fireship AI21 окт.

К списку