სულ 1 სტატია · გვერდი 1 / 1
IBM Research-ისა და UC Berkeley-ის თანამშრომლობით ჩატარებულმა კვლევამ აჩვენა, თუ როგორ იშლება აგენტური LLM სისტემები რეალურ IT ავტომატიზაციის ამოცანებში. ტრადიციული ბენჩმარკები მხოლოდ წარუმატებლობის ფაქტს აფიქსირებენ, მაგრამ არა მიზეზს. ამ პრობლემის გადასაჭრელად, მკვლევრებმა გამოიყენეს MAST (მრავალაგენტური სისტემების წარუმატებლობის ტაქსონომია) ITBench-თან ერთად, რათა დაედგინათ წარუმატებლობის სტრუქტურირებული ნიშნები. კვლევამ გამოავლინა, რომ ზოგიერთი მოდელი, როგორიცაა Gemini-3-Flash, ავლენს იზოლირ
