شورای راهبری میز هوش مصنوعی استان اصفهان رصد، حکمرانی و توسعه اکوسیستم AI

arXiv هوش مصنوعی ۱۴۰۵/۰۶/۰۵

Tunable Tool-Call Rates in LLM Agents via Representation Steering

LLM AI 73/100

خلاصه خبر واقعیت از منبع

arXiv:2608.25198v1 Announce Type: new Abstract: Deciding whether to call a tool is a core competence of an LLM agent, and a costly one to get wrong: needless calls add latency, accrue cost, and may trigger irreversible side effects, while missing calls leave the model confidently wrong on questions it could only answer through tool-calls. Models manage this balance poorly, both over-using and under-using tools. Existing methods such as post-training and prompt engineering ar…

وضعیت تحلیل

تحلیل هوشمند برای این خبر هنوز با ارائه‌دهنده واقعی تولید نشده است. خلاصه بالا از متادیتای منبع یا ترجمه عنوان/خلاصه است و ادعای تحلیل ساختگی ندارد.

موجودیت‌های مرتبط

عامل هوشمند · technology مدل زبانی بزرگ · technology

منبع اصلی

مشاهده در منبع اصلی

اخبار مرتبط

بازگشت به مرکز اخبار

ثبت نیاز آموزشی ورود به پلتفرم