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ARTICLEDEV.to AI·10/04/2026

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·il y a 28j

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

Cette recherche introduit Sem-ECE, un nouveau cadre d'échantillonnage sémantique pour évaluer la calibration dans la réponse aux questions ouvertes des grands modèles de langage. Il aborde les limites des méthodes d'évaluation existantes en regroupant les réponses échantillonnées en classes sémantiques, essentiel pour le déploiement fiable des LLMs.

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