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ASPERA：评估复杂行动执行规划的模拟环境
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原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文评估了大型语言模型（LLMs）在复杂任务数字助手中的潜力，提出了ASPERA框架，结合助手库模拟和人类辅助的LLM数据生成引擎，以生成高质量的复杂任务。同时发布了Asper-Bench评估数据集，包含250个挑战性任务，展示了基于自定义助手库的程序生成对LLMs的挑战。
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关键要点
- 本文评估了大型语言模型（LLMs）在复杂任务数字助手中的潜力。
- 提出了ASPERA框架，结合助手库模拟和人类辅助的LLM数据生成引擎。
- 该框架旨在生成高质量的复杂任务，依赖于预训练的编程知识执行多步骤目标。
- Asper-Bench评估数据集发布，包含250个挑战性任务。
- 展示了基于自定义助手库的程序生成对LLMs的挑战，特别是与无依赖代码生成相比。
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延伸问答
ASPERA框架的主要功能是什么？
ASPERA框架结合助手库模拟和人类辅助的LLM数据生成引擎，旨在生成高质量的复杂任务。
ASPERA如何解决数据可用性和评估稳健性的问题？
ASPERA通过允许开发者指导LLM生成复杂用户查询、模拟状态和相应的验证程序来解决这些问题。
Asper-Bench评估数据集包含多少个任务？
Asper-Bench评估数据集包含250个挑战性任务。
大型语言模型在复杂任务中的潜力如何？
大型语言模型在复杂任务数字助手中具有潜力，能够执行多步骤目标。
ASPERA框架与无依赖代码生成相比有什么挑战？
ASPERA框架展示了基于自定义助手库的程序生成对LLMs的挑战，特别是与无依赖代码生成相比。
ASPERA框架是如何支持多步骤目标执行的？
ASPERA框架依赖于预训练的编程知识，通过组合助手库中定义的对象和函数来执行多步骤目标。
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