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沃森：用于基础模型驱动代理推理的认知可观察性框架
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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
研究表明，使用LLMs以零-shot方式估计潜在状态，可以提高自主UI代理的任务完成率，准确率超过76%。通过三种推理方法，LLM驱动的代理成功率比其他代理高出1.6倍。
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关键要点
- 研究了代理在现实环境中的不确定性问题。
- 通过适当的提示，LLMs可以以零-shot方式进行潜在状态的点估计。
- 在自主UI代理中，LLMs的推断准确率超过76%。
- 使用公共和内部基准测试以及三种推理方法，LLM驱动的代理成功率比其他代理高出1.6倍。
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