BOHM: Zero-Cost Hierarchical Attribution for Compound AI Systems

En 3 lignesBOHM est une méthode d'attribution hiérarchique pour systèmes IA composés qui extrait directement les contributions des composants à partir des poids de routage, sans évaluer les sous-ensembles. Coût marginal zéro, compatible avec APIs tierces opaques. Sur 18 LLMs (880 problèmes LiveCodeBench), Kendall tau=0.928 vs SHAP tau=0.980 avec 9000x plus d'évaluations.

Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain