arXiv · cs.AI· Qingni Wang·· 11 天前精选AI 评分56
LEASH：面向计算机使用智能体的不确定性感知弱到强升级与监督框架
LEASH: Uncertainty-Aware Weak-to-Strong Escalation and Oversight for Computer-Use Agents
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Qingni Wang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.22280v1
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AI 导读
arXiv 论文提出 LEASH，一个免训练框架，让弱模型默认执行任务，仅在其潜在不确定性升高时把控制权交给强模型，并在交接后用 shadow observer 持续监督黑盒强模型。在 OSWorld 上，LEASH 在相同升级率下比随机升级高 6.55-11.94 分；用 Qwen3.5-35B-A3B 达到 73.66% 任务成功率、每任务 $0.4117，与常驻 Claude Opus 5（72.90%）持平，同时推理成本降低 19.2%。不确定性估计复用动作生成时已产生的激活，无需额外前向传播或专门训练监控器。
推荐理由
论文给出弱到强按需升级的具体做法和成本对比，弱模型默认执行、仅在不确定性高时交给强模型，成本账算得清楚。
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