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主动代理：将大型语言模型代理从被动响应转向主动协助
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种创新的数据驱动方法，解决代理系统自主决策能力不足的问题。通过人类活动数据生成任务预测，并训练奖励模型，提升大型语言模型代理的主动性。实验显示，使用ProactiveBench微调后，模型在主动协助方面的F1得分为66.47%，优于其他模型。
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关键要点
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本研究提出了一种创新的数据驱动方法，解决代理系统自主决策能力不足的问题。
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通过人类活动数据生成任务预测，并训练奖励模型，提升大型语言模型代理的主动性。
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实验显示，使用ProactiveBench微调后，模型在主动协助方面的F1得分为66.47%。
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该得分优于其他模型，展示了该方法在提高代理系统效能方面的潜力。
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