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Automated Failure Attribution

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  1. TOOL · CL_315110 ·

    新技术嫁接潜在知识以改进LLM代理故障归因

    研究人员在基于大型语言模型（LLM）的代理系统中发现了一个“知道但不说”的差距，即模型拥有内部信息来正确归因故障，但不会明确输出这些信息。本文提出了一种称为“嫁接”的技术，该技术利用这种潜在知识来改进自动化故障归因，而无需在推理过程中进行真实标签标注。评估表明，嫁接技术在性能上始终优于直接提示方法，凸显了其在复杂LLM代理系统中进行更可靠故障诊断的潜力。