论文提出长程终端任务深度度量与DEPTH方法
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论文提出长程终端任务深度度量与DEPTH方法
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AI 综述
Yu Jiang等作者发布arXiv论文，指出长程终端任务基准用轮数衡量任务长度并不可靠：轮数更多反映模型习惯，生成时标注的难度也几乎不反映模型实际通过率。 论文提出DEPTH方法，让生成代理在真实软件环境中逐段编写并执行任务，每段从上一段留下的状态继续；论文称用该方法合成了105个终端任务。
AI 根据报道生成 · 4 小时前更新
最新进展11月3日 13:00
论文指出长程终端任务基准的轮数不等于深度，并提出 DEPTH 生成方法报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · cs.AI论文指出长程终端任务基准的轮数不等于深度，并提出 DEPTH 生成方法
一项 arXiv 论文发现，现有长程终端任务基准常用模型通过任务所需轮数衡量任务长度，但轮数更多反映模型习惯而非任务本身要求，生成时打的难度标签也几乎不反映模型实际通过率。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。