arXiv论文提出用缓存轨迹高效评测Agent方法
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arXiv论文提出用缓存轨迹高效评测Agent方法
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AI 综述
一项arXiv研究提出一种减少Agent评测执行次数的方法：用LLM提取Agent执行轨迹的结构化摘要，经文本编码器嵌入表示，再用几何方法在参考系统之间预测新系统的得分。 在SWE-bench Verified和Terminal-Bench 2.0上，结合item-response模型后，仅执行单个随机任务时平均绝对误差分别从0.13降至0.08（Wilcoxon p < 10^-4）和从0.14降至0.12（p < 10^-3）；在完整参考系统下，该方法在任意任务数上均优于基线。
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最新进展11月5日 01:20
利用缓存 Trace 实现任务高效的 Agent 评测方法报道时间线
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11月5日
- arXiv · cs.AI利用缓存 Trace 实现任务高效的 Agent 评测方法
一项 arXiv 研究提出用 LLM 提取结构化摘要并经文本编码器嵌入来表示 Agent 执行 trace，再用几何方法在参考系统间预测新系统得分。在 SWE-bench Verified 和 Terminal-Bench 2.0 上，结合 item-response 模型后，仅执行单个随机任务时平均绝对误差分别从 0.13 降至 0.08（Wilcoxon p < 10^-4）和从 0.14 降至 0.12（p < 10^-3）；在完整参考系统下该方法在任意任务数上均优于基线。
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