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原文
arXiv 机器学习· Wendy Zheng, Liang Wu, Yinhan He, Mayank Darbari, Jundong Li, Liangjie Hong·· 3 小时前AI 评分34

基于大语言模型的智能体系统自动化故障归因机理研究

A Mechanistic Study of Automated Failure Attribution in LLM-based Agentic Systems

AI 导读

研究人员针对基于大语言模型(LLM)的智能体系统自动化故障归因(AFA)展开机理研究,发现模型存在“知晓却不说”的差距,即内部激活编码了归因信息却无法显式输出。为此,研究提出一种名为 grafting 的人工干预方法,无需推理时真实标签即可利用模型潜在知识,在多模型和基准评测中持续优于直接提示词方法。

来源:arXiv 机器学习 · arxiv.org