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longest common subsequence problem
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新方法通过动作序列对齐改进AI代理训练
研究人员开发了一种新方法，用于改进多轮工具使用代理的在轨蒸馏（OPD）。该技术将成功参考选择视为一个自由目标最优传输问题，旨在将失败的轨迹与最兼容的成功轨迹进行匹配。通过使用动作序列对齐，特别是最长公共子序列（LCS）算法，作为兼容性的代理，该方法识别出共享的动作骨干，同时允许绕行。在ALFWorld和$\tau^3$-bench上的实验表明，LCS比无参考OPD的性能有所提高，并且在新领域中具有可迁移性。
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新的统计特征改进了字符串相似性计算
研究人员提出并研究了用于计算字符串相似性的新的统计特征：共生矩阵（COM）和运行长度矩阵（RLM）。这些特征借鉴自视觉计算，不依赖于特定语言，并在单词、短语和代码等各种上下文中表现良好。实验表明，在合成数据集和真实文本抄袭数据集上，COM和RLM特征的表现优于现有的最先进的统计测量方法，包括编辑距离和最长公共子序列。