Cómo evaluar los agentes de voz en 2025: más allá del agradecimiento maquinal de voz (ASR) y la tasa de error de palabras (WER) para el éxito de la tarea, la barcaza y el ruido de la quimera.
La optimización solo para el agradecimiento maquinal de voz (ASR) y la tasa de error de palabras (WER) es insuficiente para agentes de voz modernos e interactivos. La evaluación robusta debe calibrar el éxito de la tarea de extremo a extremo, el comportamiento y la latencia de inverso, y la quimera bajo el ruido, la […]
Investigadores de UCLA, UC Merced y Adobe proponen metal: un situación de múltiples agentes que divide la tarea de vivientes de gráficos en la colaboración iterativa entre agentes especializados
La creación de cuadros que reflejan con precisión datos complejos siguen siendo un desafío matizado en el panorama de visualización de datos contemporáneo. A menudo, la tarea implica no solo capturar diseños precisos, colores y ubicaciones de texto, sino todavía traducir estos detalles visuales en código que reproduce el diseño previsto. Los métodos tradicionales, que […]