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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1300字，阅读约需3分钟。
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内容提要
本文探讨了大型语言模型（LLMs）在复杂环境中的推理和决策能力，尤其是在网页导航和任务规划中的应用。研究表明，商业LLMs与开源模型之间存在显著性能差距。基准测试显示，LLMs的任务完成率提高了31%，在HTML任务中的成功率提升超过50%。此外，提出了新的评估指标和基准系统，以促进语言导向任务规划器的发展，并揭示了未来研究的重要方向。
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关键要点
- 商业大型语言模型（LLMs）与开源模型之间存在显著性能差距。
- 在WebArena基准测试中，LLMs的任务完成率提高了31%。
- 在HTML任务中，LLMs的成功率提升超过50%。
- 提出了新的评估指标和基准系统，以促进语言导向任务规划器的发展。
- 研究揭示了未来研究的重要方向，特别是在任务自动化和性能评估方面。
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延伸问答
商业大型语言模型与开源模型的性能差距有多大？
商业大型语言模型与开源模型之间存在显著的性能差距，具体体现在任务完成率和成功率上。
LLMs在WebArena基准测试中的任务完成率提高了多少？
在WebArena基准测试中，LLMs的任务完成率提高了31%。
LLMs在HTML任务中的成功率提升了多少？
在HTML任务中，LLMs的成功率提升超过50%。
文章中提到的新评估指标有什么作用？
新评估指标旨在促进语言导向任务规划器的发展，并评估代理模型的性能、鲁棒性和功能。
未来研究的方向是什么？
未来研究的重要方向包括任务自动化和性能评估，特别是在复杂环境中的应用。
如何评估大型语言模型的任务规划性能？
通过建立基准系统和环境，进行广泛实验以量化大型语言模型的任务规划性能。
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