arXiv 人工智能· Alkut Arxidin, Shaoning Zeng, Jianhang Zhou, Jianping Gou, Xinzhong Zhu·· 21 時間前AI スコア30
长程科研智能体的动作构建:设计具信息量的动作
Designing Informative Actions: Action Construction for Long-Horizon Research Agents
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AI ガイド
研究者提出评估大语言模型科研智能体动作构建的 reading-set 框架,解决指令细节遗漏导致的实验执行歧义。在 30 个合成状态测试中,完整设计请求使两个模型族的经济效率相比基线分别提升 465.98% 和 327.91%。包含 60 个场景的数据集测试显示,其单位成本信息量指标与 18 名人类判断的平均场景内相关性达 0.733。
出典:arXiv 人工智能 · arxiv.org