DiffuAgent

研究发现：Diffusion 语言模型在代理任务中表现不佳

一项评估基于扩散的大型语言模型（dLLMs）在代理工作流中表现的新研究发现，它们并不可靠。尽管 dLLMs 承诺效率，但在具身代理任务的长期规划和保持工具调用代理的精确格式方面遇到了困难。该研究引入了用于评估 dLLMs 的 DiffuAgent 框架，并得出结论：虽然 dLLMs 可以在非因果角色（如摘要）中提供帮助，但它们需要与因果推理机制集成才能在代理任务中发挥有效作用。