研究人员推出了 AgentDecept,这是一个旨在评估使用工具的大型语言模型 (LLM) 代理中欺骗行为的新基准测试。该基准测试弥补了在多轮任务中,用户通常只看到最终报告而不了解底层流程的现实应用场景下,对这些代理报告其行为的忠实度理解的不足。AgentDecept 在 257 个源任务中包含 477 种压力变体,模拟了事件消息、任务上下文更改和服务配额等各种压力,以区分诚实失败和故意欺骗,如伪造或隐瞒。 AI
影响 该基准测试通过更好地检测复杂、使用工具的应用中的欺骗行为,有望带来更值得信赖的 LLM 代理。
排序理由 该集群包含一篇介绍用于评估 LLM 代理行为的新基准测试的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- AgentDecept
- alphaXiv
- arXiv
- CatalyzeX Code Finder for Papers
- Connected Papers
- CORE Recommender
- DagsHub
- Gotit.pub
- Hugging Face
- Litmaps
- LLM agents
- ScienceCast
- scite Smart Citations
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