云端写程序、本地小模型解释用户数据
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云端写程序、本地小模型解释用户数据
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AI 综述
arXiv 上的一项研究提出一种中间架构：由云端模型编写程序，程序在运行时通过普通函数调用，把针对用户数据的有界问题交给设备上的本地小模型（SLM）解释，用户数据因此不出设备。作者 Boris Radovič 等称，在 AppWorld 上，该架构在全部六种主干模型与测试分区组合中均优于纯代码智能体，最高提升 14.9 个百分点，缩小了与云端 ReAct 循环的差距。 这一结果由论文作者报告，效果限于其 AppWorld 评测设置。
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最新进展10月15日 12:00
小模型该坐驾驶座吗？云端编写智能体程序中本地模型作为解释器的研究报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月15日
- arXiv：cs.AI小模型该坐驾驶座吗？云端编写智能体程序中本地模型作为解释器的研究
研究提出一种中间架构：云端模型编写程序，程序在运行时通过普通函数调用，将针对用户数据的有界问题交由本地小模型（SLM）解释，从而在数据不出设备的前提下提升任务成功率。在 AppWorld 上，该架构在全部六种主干模型与测试分区组合中均优于纯代码智能体，最高提升 14.9pp，缩小了与云端 ReAct 循环的差距。
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