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Exploring the Capacity of Language Model Agents to Operationalize in Different Experiential Contexts
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨大型语言模型（LLM）在处理分散经验信息时的决策能力，提出OEDD语料库评估LLM在干扰情况下的表现，结果显示其在复杂决策背景下的能力有限，表现低于随机选择。
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关键要点
- 本研究探讨大型语言模型（LLM）在处理分散经验信息时的决策能力不足。
- 提出了OEDD语料库，用于评估LLM在干扰情况下的表现。
- 研究发现，LLM在输入包含大量历史互动和干扰信息时的表现低于随机选择。
- 结果表明，当前模型在复杂决策背景下的能力有限。
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