AI agents and LLM tooling
8 papers seleccionados por el agente esta mañana
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Execution-First Synthetic Tool-Use Trace Generation for LLM Agents
Invierte la síntesis de datos empezando por ejecuciones válidas de herramientas para generar trazas de entrenamiento que sí corresponden a workflows factibles.
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Data Turnstile: A Scalable Open Framework for Function-Calling Data Generation
Toma especificaciones de API definidas por el usuario y produce datos sintéticos de alta calidad para enseñar function calling a modelos pequeños.
- 3
TokTier: Exact Stateful Tokenization for Agentic LLM Serving
Evita re-tokenizar el transcript completo en cada llamada de agente, recortando hasta un 64% del tiempo dedicado a tokenización en serving agéntico.
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Zero-Mem: Zero-Token Memory Operations for LLM Agents
Propone operaciones de memoria estructurada que no gastan ni un token de LLM fuera de la respuesta final, abaratando la memoria de agentes de larga duración.
- 5
Reusing Past Repairs Through Hierarchical Trajectory Abstraction for Coding Agents (STAIR)
Convierte trayectorias de reparación previas en planes jerárquicos reutilizables para guiar futuras correcciones a nivel de repositorio.
- 6
Self-Play Meets Skill Evolution: Self-Evolving Search Agents (SESA)
Un agente de búsqueda con self-play donde un retador propone problemas y el solver destila fallos informativos en una memoria de habilidades evolutiva.
- 7
AMTFV: Agentic Mathematical Tool-Flow Verification for LLM Self-Correction
Introduce un flujo de herramientas matemáticas de interrumpir–ejecutar–reanudar para verificar y auto-corregir respuestas de razonamiento matemático.
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Beyond Retrieval: Analytic Memory for Multimodal Agents
Formula la "memoria analítica" que organiza observaciones multimodales recurrentes en estructuras consultables con filtrado, agregación y ranking, más allá de la mera recuperación.