Leistung

Qualifire AI Open-Sources Rogue: Ein Finish-to-Finish-Framework für Agenten-KI-Checks, das zur Bewertung der Leistung, Compliance und Zuverlässigkeit von KI-Agenten entwickelt wurde

Agentensysteme sind stochastisch, kontextabhängig und richtliniengebunden. Herkömmliche Qualitätssicherung – Unit-Checks, statische Eingabeaufforderungen oder skalare „LLM-as-a-Decide“-Bewertungen – deckt Multi-Flip-Schwachstellen nicht auf und liefert schwache Prüfpfade. Entwicklerteams benötigen protokollgenaue Gespräche, explizite Richtlinienprüfungen…

Microsoft AI führt RSTAR2-Agent ein: Ein 14B-Modell für Mathematik-Argumentation, das mit Agentenverstärkungslernen ausgebildet ist, um die Leistung von Grenzebene zu erzielen

Das Drawback mit „länger denken“ Großsprachenmodelle haben beeindruckende Fortschritte beim mathematischen Denken gemacht, indem sie ihre Kettenprozesse (COT) (COT) erweitert-im Wesentlichen „länger durch detailliertere Argumentationsschritte denken“. Dieser Ansatz hat jedoch…