STEPGATE按步骤交接困难代理任务
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STEPGATE按步骤交接困难代理任务
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AI 综述
Abolfazl Younesi提出并评估了STEPGATE：由本地Qwen2.5-1.5B逐步判断不确定性，仅把困难步骤升级至Qwen2.5-7B。论文摘要显示，在52个BFCL衍生留出任务的单步测试中，任务成功率为82.7%，升级占30.8%，高于纯本地的67.3%和随机升级的75.4%。 另一项独立多轮评估中，轨迹成功率为69.0%、行动成功率为84.0%，云端行动占30.0%。但测试集较小，且评估仅覆盖一个模型家族、一个更强后端和脚本化任务；风险分级只是研究标注，并非安全保证。
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最新进展10月7日 12:00
小型语言模型代理是否需要云端：STEPGATE按步骤进行不确定性感知交接报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv · cs.AI小型语言模型代理是否需要云端：STEPGATE按步骤进行不确定性感知交接
作者提出STEPGATE框架，对本地Qwen2.5-1.5B代理的每一步行动进行评分，仅将困难步骤升级至Qwen2.5-7B。在52个任务的BFCL衍生留出单步测试中，该方法取得82.7%任务成功率、升级比例为30.8%；在独立多轮评估中，轨迹成功率为69.0%、行动成功率为84.0%，云端行动占30.0%。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。