边听边猜:在流式识别期间预测并提前执行工具调用,把工具延迟藏进说话时间
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VGBENCH 基准揭示音频 LLM 认得命令却不会因声学上下文收手,后训练可学会门控
首个Kali Linux细粒度安全命令生成基准,免运行时奖励训练使8B模型媲美685B
定向自蒸馏训练小型顾问模型,为冻结前沿LLM提供有效建议
把工具段与总结段的优势组内归一化并分段路由,消除GRPO信用混淆
多任务智能体强化学习训练工具调用策略,视频生成 VABench 提升 19.1 分
CTF真人攻击重放显示:工具边界的确定性授权把越权支付从140例压到0例,且不影响正常付款。
将轨迹级成败转化为动作级批评监督,让8B小模型的多试次可靠性超过120B大模型
首个评估LLM多轮维护可执行界面的基准:单轮通过率严重高估五轮全流程可靠性
交互式有状态移动沙盒,四维评测移动规划智能体的工具调用与规划能力
用策略条件化分组消除开放式智能体RL中跨策略比较偏差
沙箱+基准揭示:智能体一次成功容易,可靠完成有状态业务工作流仍很难
循环语言模型提升组合式工具调用
👍 14循环语言模型在组合式工具调用上优势显著,自适应推理带来更优的计算-性能权衡
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首个评测LLM移动助手跨应用检索分散个人信息的基准,最强模型准确率仅57.3%
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首个聚焦 LLM 智能体获取阶段隐私泄露的基准,含 1182 个用例
让单一策略同时扮演行动者与环境,内化世界模型以摆脱外部环境依赖。
首个视频深度研究框架,解耦感知与探索,35B以64.0%刷新SOTA