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官方一手arXiv: DeepSeek@Yue Zhao
推荐理由：CatchBench基准测试为评估代理失败的可捕捉性提供了新的视角，涵盖了多个模型和配置，是了解代理失败捕捉的重要参考。
模型家族
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8月25日
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CatchBench提出了一种审计方法，针对代理失败的可捕捉性进行评估，涵盖运行前的声明配置（PRE）、运行中的增长前缀（LIVE）和完成后的跟踪（POST）。该基准测试了72个参赛者，包括规则扫描器、结构模型和11个LLM评委，覆盖9个模型家族和超过1187个声明配置。大部分结果未排序，其中47个对比未解决。该基准测试强调了标签过程的重要性，并报告了所有排序和预测。