GRADE提出LLM智能体依赖与执行图表示
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GRADE提出LLM智能体依赖与执行图表示
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AI 综述
GRADE 将 LLM 智能体的执行轨迹与依赖关系统一表示为一张图，称已发表的六种图视图均为其投影。其中执行边可直接获取，依赖边按“轨迹中观测、新增日志声明、假设下推断”分为不同等级。 研究从工具调用、编程和网页三类语料恢复依赖层，检验其对运行规模失败的预测增益：在三个语料上优于线性运行规模基线，但增益取决于学习器和任务采样；在留出语料上该依赖层仍高于随机水平。
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最新进展10月8日 12:00
GRADE：用图结构表示 LLM 智能体的依赖与执行报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv：cs.LGGRADE：用图结构表示 LLM 智能体的依赖与执行
GRADE 将 LLM 智能体的执行轨迹与依赖关系统一表示为一张图，已发表的六种图视图均为其投影。执行边可直接获取，依赖边按“轨迹中观测、新增日志声明、假设下推断”分为不同等级，研究从六个工具调用、编程和网页语料中恢复依赖层，并检验其对运行规模的失败预测增益：在三个语料上优于线性运行规模基线，但增益取决于学习器和任务采样；在留出语料上该依赖层仍高于随机水平。
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