Kleine Modelle, große Erfolge: Überlegene Intent-Extraktion durch Decomposition
Die präzise Erfassung von Nutzerabsichten aus Interaktionspfaden bleibt ein zentrales, aber schwieriges Ziel in der Entwicklung intelligenter Agenten. Während große, datenzentrierte multimodale Sprachmodelle (MLLMs) über die nötige Kapazität verfügen, um komplexe Sequenzen zu verarbeiten, stoßen kleinere, auf dem Gerät lauffähige Modelle häufig an ihre Grenzen, wenn es um genaue Intent‑Inference geht.
