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新的HSAD方法通过顾问模型提高了LLM代理的性能
研究人员开发了一种名为事后结构化建议蒸馏（HSAD）的新方法，以提高大型语言模型代理的性能。HSAD使用一个较小的“顾问”模型，根据执行器代理过去的失败和任务的特征，为主要的“执行器”模型生成具体的指导。该顾问模型通过蒸馏过程进行训练，该过程分析执行器代理的错误并确定将导致更好结果的建议。该方法在金融研究中取得了成功，将专有代理在FrontierFinance基准测试上的合格率从52.9%提高到56.6%，同时还降低了成本并提高了在文…
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新的FrontierFinance基准挑战金融投资研究中的AI代理
一个名为FrontierFinance的新基准已被推出，用于评估AI代理在复杂金融投资研究中的智能水平。该基准包含220个专家设计的查询和超过11,000个评分标准，旨在比现有的金融基准更全面、更具挑战性。初步评估显示，Samaya的内部系统在性能上超越了Claude Fable-5等领先的尖端模型，而Kimi K3等开源模型则以显著更低的成本展现出竞争力。