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Crawler

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  1. COMMENTARY · CL_346474 ·

    AI代理需要“耐力上限”以防止任务生成失控

    AI代理的一个常见问题是它们倾向于通过递归地向自己的任务队列添加任务来生成压倒性的工作量,这个问题并非由故障引起,而是设计使然。作者提出了一种结构性解决方案,其中AI代理不直接控制其任务列表。相反,一个“约束器”管理队列,接受代理的初始种子URL和提议的添加项,但限制新任务的数量以防止自我放大。这种方法侧重于控制代理的“耐力”或添加工作的能力,旨在提高可复现性并限制故障范围,即使以牺牲原始能力为代价。

  2. TOOL · CL_104618 ·

    新的基准CRAwLeR测试上下文感知法律文件检索

    研究人员开发了CRAwLeR,这是一个用于评估法律文件中上下文感知块检索的新基准。该系统专门针对理解法律交叉引用这一上下文依赖性挑战。CRAwLeR包含丹麦和波兰法律文件的相关数据集,并采用LLM生成真正需要上下文理解的查询。初步结果表明,虽然该系统能够以合理的准确性检索相关块,但性能仍存在显著差距,这表明在检索和上下文化方面都有改进的空间。