arXiv · cs.AI· Zhivar Sourati, Marianne Menglin Liu, Zheng Wang, Rongguang Wang, Sai Ashish Somayajula, Tao Sheng, Kyu J. Han, Sujith Ravi, Dan Roth·· 6 小时前
七种大模型行为研究：语义层、编排与上下文压缩影响数据代理准确率和成本
Same Context, Different Agents: A Behavioral Study of Semantic Layers, Orchestration and Compaction in Data Agents
arXiv:2610.20959v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Zhivar Sourati, Marianne Menglin Liu, Zheng Wang, Rongguang Wang, Sai Ashish Somayajula, Tao Sheng, Kyu J. Han, Sujith Ravi, Dan Roth
研究任务与主要进展
研究者使用七个大模型，在五个基准的1,514个长程任务上，单独及组合分析语义层、编排和上下文压缩对数据代理行为、准确率与成本的影响。基于论文摘要，数据代理可分为调查型、未查看数据就过早回答的过早回答型，以及过早停止型；CET的收益取决于代理行为，过早回答型在编排下受益，但调查型可能因编排损失5个百分点。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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