arXiv · cs.AI· Ankit Sonthalia·· 21 天前AI 评分50
LLM 智能体能否把自身能力变成廉价可扩展的产物？BOTTLED 基准给出答案
Agent in a Bottle: Can LLM Agents Turn Their Capabilities Into Cheap, Scalable Artifacts?
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Ankit Sonthalia
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.08775v1
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AI 导读
arXiv 论文提出“bottling”概念与 BOTTLED 基准，让 LLM 智能体在固定时间、算力和 API 预算内将大规模任务转化为廉价方案（如训练小模型或写可复用程序）。跨 10 个模型、3 个任务显示：60 次运行中 48 次低于零样本 95% 置信区间下界，31 次不敌同 token 预算的小模型蒸馏基线；但 Opus 5 在查询-商品相关性分类上以约 657 倍更低的成本保留约 82% 零样本 macro-F1，并以四分之一成本达到专用廉价模型 Jev 约 94% 的 macro-F1。
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