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WebArena-Lite
WebArena-Lite
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新的训练方法增强了网络代理的世界模型
研究人员为网络代理使用的世界模型开发了一种新的训练目标，称为预测状态匹配。该方法旨在使预测状态更具判别性，从而提高下游排序器选择动作的准确性。实验表明，该方法在 WebPRMBench 和 WebArena-Lite 等基准测试中优于传统的监督式下一状态预测方法，从而提高了网络代理的端到端任务成功率。
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Meta-TTL框架优化语言代理适应策略
研究人员开发了Meta-TTL，一个旨在优化语言代理适应策略以提高推理时性能的新颖框架。与使用固定策略的现有方法不同，Meta-TTL将适应策略发现视为一个双层优化问题。该方法使用进化搜索来评估策略在各种任务上的有效性，从而找到最优策略，并在同分布和异分布场景下的Jericho、WebArena-Lite和tau^2-Bench等基准测试中表现出优越的性能。