SEAM: Strukturierte Erfahrung verbessert LLM‑Leistung ohne Freeze
In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv wird SEAM – der Structured Experience Adapter Module – vorgestellt, ein schlanker Plug‑In, der die Leistung von großen Sprachmodellen (LLMs) ohne zusätzliche Latenz steigert. SEAM speichert Erfahrungen direkt in seinen Parametern und erzeugt in einem einzigen Forward‑Pass ein strukturiertes, auf das jeweilige Problem zugeschnittenes Erfahrungs‑Entry, das einen eingefrorenen LLM‑Executor anleitet.
