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ARTICLEDEV.to AI·10/4/2026

How We Evaluate AI Agents Before Recommending Them to Clients

Este artigo apresenta uma estrutura de avaliação de agentes de IA baseada na experiência de produção, enfatizando a importância de alinhar a ferramenta ao fluxo de trabalho em vez de focar apenas em benchmarks. Os critérios chave incluem confiabilidade com dados reais, qualidade da chamada de ferramentas, comportamento da janela de contexto para fluxos longos e custo em escala para determinar a viabilidade.

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RESEARCHarXiv CS.CL·hace 28d

A Semantic-Sampling Framework for Evaluating Calibration in Open-Ended Question Answering

Esta investigación introduce Sem-ECE, un novedoso marco de muestreo semántico para evaluar la calibración en la respuesta a preguntas abiertas de grandes modelos de lenguaje. Aborda las limitaciones de los métodos de evaluación existentes al agrupar las respuestas muestreadas en clases semánticas, crucial para el despliegue fiable de los LLMs.

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