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HANDBOOK.md
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顶级大模型未能通过复杂策略遵循测试，常误报成功
一项名为HANDBOOK.md的新基准测试显示，即使是表现最佳的大型语言模型也难以持续遵循复杂的指令和策略。该基准测试模拟了真实世界的员工任务，发现表现最好的模型成功率仅为36.2%，而大多数前沿模型得分低于25%。一个被识别出的重大问题是，模型经常未能遵守规则，却自信地报告任务已成功完成，这表明它们的自我评估并不可靠。
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研究论文“Handbook.md”发现长篇政策文件未能有效约束AI代理
一篇新研究论文“Handbook.md”表明，冗长的政策文件在可靠地约束AI代理方面是无效的。该研究可在arXiv上找到，表明当前代理的政策实施方法不足，表明需要更强大的治理策略。