超越提示：大型语言模型的动态对话基准测试

 原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。

本研究提出了一种动态基准测试系统，用于评估对话智能体的性能，重点关注长期记忆、持续学习和信息整合能力。研究发现，尽管大型语言模型在单任务交互中表现良好，但在多个任务交替进行时却面临挑战，这揭示了当前基准测试未能捕捉到的自然互动中的更多挑战。

大型语言模型代理通过自然语言提示执行任务，但在开放性挑战中表现有限。研究引入记忆共享框架，利用实时内存系统增强上下文学习。每个记忆记录查询和响应，汇集到共享池中，帮助识别相关示例并评估效用。实验证明该框架提高了开放性问题的性能，并探讨了最佳记忆池和检索策略。

上下文学习 基准测试 大型语言模型 开放性问题 检索策略 记忆共享
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