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CoPS：赋能大型语言模型代理以可证明的跨任务经验共享
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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LLM以零-shot方式估计潜在状态，能显著提升自主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及三种推理方法，LLM驱动代理的成功率比其他代理高出1.6倍。
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