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DeepSeek-v3.2-exp

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6月19日
09:33
09:33官方一手arXiv: DeepSeek@Gregory Matsnev
该论文提出一种基于提示的不确定性分解方法,将动作置信度与请求不确定性分离,使智能体在任务规格模糊时主动请求澄清。作者引入WebShop-Clarification和ALFWorld-Clarification两个基准,其中50%任务故意模糊。在GPT-5.1、DeepSeek-v3.2-exp、GLM-4.7、Qwen3.5-35B、GPT-OSS-120B五个大模型上测试,该方法在ALFWorld-Clarification上的澄清F1比ReAct+UE提升73%,比UAM提升36%。
论文GPT-5.1DeepSeek-v3.2-expGLM-4.7Qwen3.5-35B智能体

推荐理由:这篇论文给出了一个简单实用的方法,让智能体在任务模糊时主动提问,而非盲目执行。五个大模型上都有提升,值得做Agent的同学看看。
原文
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