arXiv · cs.AI· Jalaj Bhandari·· 14 小时前AI 评分42
轮级 Best-of-N 采样用于扩展 LLM 智能体的研究
On Turn-Level Best-of-N Sampling for Scaling LLM Agents
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Jalaj Bhandari
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2611.06868v1
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AI 导读
一项 arXiv 研究提出 turn-level best-of-N 推理时扩展方法，用 generator-selector 框架让一个 LLM 每轮生成 N 个候选动作、另一个 LLM 择一执行。在长程终端任务上，该方法带来 5--10% 的准确率提升，并改善了多次尝试间的一致性。轨迹分析显示智能体行为向更优模式转变，包括减少解题尝试次数、更好的指令遵循及调试与测试。
来源：arXiv · cs.AI · arxiv.org
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