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TerminalBench

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  1. RESEARCH · CL_233456 ·

    EarlyEval框架通过预测结果将LLM智能体评估成本削减

    研究人员开发了EarlyEval,一个旨在显著降低大型语言模型(LLM)智能体评估成本的新框架。通过从智能体的中间行为预测其任务的最终结果,EarlyEval可以提前终止运行,从而减少计算资源和令牌使用量。该方法使用LightGBM分类器,在多个基准测试中证明了在对预测准确性影响极小的情况下,能够消除13%-26%的智能体步骤。

  2. TOOL · CL_151962 ·

    新的 TerminalTraj 管道生成大规模终端智能体轨迹

    研究人员开发了 TerminalTraj,一个旨在为训练智能体模型生成大规模、可执行、可验证的终端轨迹的新管道。该系统解决了创建多样化 Docker 化环境和确保任务可验证性的挑战。该管道已被用于整理 32,000 个 Docker 镜像,并在八个领域生成了超过 50,000 条已验证的轨迹。使用 Qwen2.5-Coder 主干在该数据上训练的模型在 TerminalBench 基准测试中表现出显著的性能提升,其中 Terminal…