כתבה
arXiv cs.LG ·
השלכת LLMs כאג'נטים: מה זה עלות?
Harnessing LLMs as Agents: What Does It Cost?
מאמר חדש מספק תאוריה על העלויות המחשבתיות של חריצי גישה ל-LLMs. המחברים פיתחו תאוריה חדשה לחישוב עלויות כאלו, ובדקו אותה על GPT-6 Astra.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.02488v2 Announce Type: replace Abstract: Language-model agents increasingly rely on harnesses that manage bounded context, persistent memory, tools, verification, and repeated execution, yet existing notions of model capability do not quantify the computational resources these mechanisms consume. We introduce the Language Model Agent Machine (LAM), a resource-bounded abstraction that fixes the underlying semantic model while explicitly charging harness-level resources. We establish four classes of results. Communication: LAM execution is instancewise equivalent to red--blue pebbling under simultaneous call--transfer budgets, transferring classical I/O lower bounds to context--memory traffic. Access: memory interfaces induce asymptotic separations, including a $\Theta(n)$ gap bet
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית