Forschung arXiv – cs.AI

HippoCamp: Benchmark für multimodale Dateiverwaltung auf dem PC

Mit HippoCamp wird die Leistungsfähigkeit von Agenten in der multimodalen Dateiverwaltung neu definiert. Im Gegensatz zu bisherigen Benchmarks, die sich auf Webinteraktion, Tool‑Nutzung oder generische Softwareautomatis…

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  • Mit HippoCamp wird die Leistungsfähigkeit von Agenten in der multimodalen Dateiverwaltung neu definiert.
  • Im Gegensatz zu bisherigen Benchmarks, die sich auf Webinteraktion, Tool‑Nutzung oder generische Softwareautomatisierung konzentrieren, setzt HippoCamp auf echte, benutz…
  • Dabei werden individuelle Nutzerprofile simuliert und riesige persönliche Dateisammlungen durchsucht, um kontextsensitives Denken zu prüfen.

Mit HippoCamp wird die Leistungsfähigkeit von Agenten in der multimodalen Dateiverwaltung neu definiert. Im Gegensatz zu bisherigen Benchmarks, die sich auf Webinteraktion, Tool‑Nutzung oder generische Softwareautomatisierung konzentrieren, setzt HippoCamp auf echte, benutzerzentrierte Umgebungen. Dabei werden individuelle Nutzerprofile simuliert und riesige persönliche Dateisammlungen durchsucht, um kontextsensitives Denken zu prüfen.

Der Teststand besteht aus 42,4 GB realer Daten, verteilt auf über 2 000 Dateien verschiedenster Modalitäten. Auf dieser Basis wurden 581 Frage‑Antwort‑Paare erstellt, die die Fähigkeiten der Agenten in Suchaufgaben, Beweiswahrnehmung und mehrstufiger Argumentation abfragen. Zusätzlich liefert HippoCamp 46,1 Tsd. detailliert annotierte Pfade, die Schritt für Schritt Fehlerdiagnosen ermöglichen.

In umfangreichen Experimenten wurden zahlreiche multimodale große Sprachmodelle (MLLMs) sowie agentenbasierte Methoden evaluiert. Die Ergebnisse zeigen einen deutlichen Leistungsunterschied: Selbst die fortschrittlichsten kommerziellen Modelle erreichen lediglich 48,3 % Genauigkeit bei der Nutzerprofilierung. Besonders schwierig sind Aufgaben mit langen Suchpfaden und kreuzmodaler Logik in dichten persönlichen Dateisystemen.

Die Analyse der Fehlerpfade hebt multimodale Wahrnehmung und Beweis‑Verankerung als Hauptengpässe hervor. HippoCamp macht damit die aktuellen Schwächen von Agenten in realen, benutzerzentrierten Szenarien deutlich und schafft eine solide Basis für die Entwicklung der nächsten Generation persönlicher KI‑Assistenten.

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