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锤子：通过函数掩蔽实现的强大的设备端语言模型函数调用
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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
现有基准测试无法有效评估语言代理与人类互动能力。为此，我们提出了$ au$-bench，模拟用户与具备特定API工具的语言代理对话。通过比较对话结束时的数据库状态与目标状态来评估代理表现，并引入pass^k指标评估多次试验中的可靠性。实验显示，即使是先进的代理如gpt-4o，成功率也不足50%，尤其在零售领域表现不佳。研究指出需改善代理的一致性和可靠性。
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关键要点
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现有基准测试无法有效评估语言代理与人类用户的交互能力。
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$ au$-bench是一个新提出的基准测试，模拟用户与具备特定API工具的语言代理的对话。
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评估过程通过比较对话结束时的数据库状态与目标状态来进行。
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引入了新的度量指标pass^k，用于评估代理在多次试验中的可靠性。
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实验结果显示，先进的代理如gpt-4o在任务成功率上不足50%。
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在零售领域，代理的一致性表现不佳，pass^8低于25%。
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研究指出需要改善代理的行为一致性和可靠性。
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