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Ergebnisse für “CSV”
Forschung

<h1>LLMs als autonome Agenten: Warum Größe nicht genügt – Analyse von Erfolgen und Fehlern</h1> <p>Eine neue Untersuchung von arXiv beleuchtet, wie große Sprachmodelle (LLMs) als selbstständige Agenten mit Werkzeugnutzung versagen. Die Autoren analysieren 900 Ausführungsprotokolle von Granite 4 Small, Llama 4 Maverick und DeepSeek V3.1 in vier unterschiedlichen Szenarien – Dateisystem, Text‑Extraktion, CSV‑Analyse und SQL‑Abfragen.</p> <p>Statt nur aggregierte Punktzahlen zu betrachten, führen die Forscher

arXiv – cs.AI
Forschung

CSV-Decode: Schnellere Sprachmodell-Inferenz mit zertifiziertem Sub‑Vokabular <p>Die Inferenz großer Sprachmodelle wird häufig durch die aufwändige Berechnung des Ausgabeschichts über ein riesiges Vokabular verlangsamt. Mit CSV‑Decode wird dieses Flaschenhalsproblem angegangen, indem für jeden Decodierungsschritt gezielt kleine, handhabbare Teilvokabulare gebildet werden.</p> <p>CSV‑Decode nutzt geometrische obere Schranken, um offline die Vokabel‑Embeddings zu clustern. Durch die Kombination von Zentro
arXiv – cs.AI