CAREFUL-Bench 为 BFCL 增加效果感知评分
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CAREFUL-Bench 为 BFCL 增加效果感知评分
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AI 综述
Alexander Kovalenko 与 Artem Redchych 发布 CAREFUL-Bench，在不替换 Berkeley Function Calling Leaderboard（BFCL）的前提下，为其加入效果感知评分，用于多轮 LLM 函数调用评测。 该基准通过执行 128 个函数推断副作用，并采用免裁判回放评分器；作者称该评分器复现了全部 800 条参考轨迹的官方结果。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展11月3日 13:00
CAREFUL-Bench 提出效果感知、免裁判的多轮函数调用评测报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · cs.AICAREFUL-Bench 提出效果感知、免裁判的多轮函数调用评测
作者发布 CAREFUL-Bench，在不替换 Berkeley Function Calling Leaderboard（BFCL）的前提下为其加入效果感知评分，通过执行 128 个函数推断副作用，并用免裁判回放评分器复现全部 800 条参考轨迹的官方结果。
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