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本文介绍了CRATE,一个使用步级后果推理来评估移动代理的两阶段框架,在AndroidWorld和MobileRisk等基准测试上取得了高F1分数。
本文提出了一种针对智能体系统的离线偏好轨迹评估方法,通过时间偏好而非二元成功指标来比较轨迹。研究表明,该方法将平局比例从约75%降低到35%,从而提升了跨多样化基准的区分能力和数据效率。