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HSCodeComp
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阿里巴巴凭借新的代理评估基准荣获ACL最佳资源论文奖
阿里巴巴研究团队因其在深度研究代理（Deep Research Agents）方面的工作，在ACL 2026会议上荣获最佳资源论文奖。该论文强调了当前人工智能代理在理解复杂现实世界规则方面存在的显著缺陷，并引入了一个新的基准HSCodeComp来评估这些能力。该基准专注于使用10位HS编码准确分类商品，结果显示即使是表现最佳的代理系统，准确率也仅达到约45%，远低于人类专家的水平。研究还指出了代理架构中的结构性瓶颈，如长推理链和领域知…
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新工作流以确定性AI应对复杂的HS关税分类
研究人员开发了一种用于协调制度（HS）关税分类的确定性代理工作流，这是一项需要多维度规则推理的复杂任务。与自主规划代理不同，这种固定的控制流将语言模型调用限制在特定阶段，通过结构化输出和相关注释的逐字引用来确保可解释性。在HSCodeComp数据集上使用Qwen3.6-plus模型进行评估时，该工作流在四位和六位级别都取得了显著的准确性。一个开放权重Qwen3.6-27B-FP8骨干模型也表现出强劲的性能，并且一项人工审计表明现有地面…