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AssistantBench：网络代理能否解决现实且耗时的任务？
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究探索了语言模型在复杂任务中的应用，发现当前的语言模型和检索增强型语言模型的准确性有限。研究介绍了一种新型网络代理，性能优于以前的代理。此外，研究还分析了当前系统的失败，并强调网络导航仍然是一个重大挑战。
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关键要点
- 该研究探索了语言模型在复杂任务中的应用。
- 基于语言模型的语言代理在执行复杂任务中的表现有限，准确性未超过25%。
- 引入了AssistantBench，一个包含214个真实任务的基准测试集。
- 研究介绍了一种名为SeePlanAct（SPA）的新型网络代理，其性能显著优于以前的代理。
- SPA和闭环模型的结合达到了最佳综合性能。
- 研究分析了当前系统的失败，强调网络导航仍然是一个重大挑战。
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