一项新研究“行动胜于雄辩：衡量使用工具的代理中的跨语言策略保留”评估了使用工具的代理在以不同语言执行任务时的表现。研究发现，虽然之前的多语言评估侧重于最终答案，但代理实际采取的行动对于理解成本、延迟和故障模式至关重要。该研究分析了 8 个模型、6 个基准和 41 种语言的 238 万次部署，识别并纠正了五种先前掩盖真实性能的混淆因素。 AI
影响 揭示了使用工具的代理即使在以其他语言提示时也经常默认使用英语，这凸显了多语言人工智能能力的一个关键改进领域。
排序理由 分析模型行为的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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