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研究:工作流规划的搜索增益多来自采样而非树搜索

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AI 综述

Zhitong Chen 等作者在 DisasterBench 上把结构化工作流规划中的测试时推理拆成发现、结构验证与最终选择三个阶段,发现名义上的树搜索配置实际只是非自适应的完整工作流采样;用其扩展提示词的独立采样即可复现候选发现,无需建树。 多数投票在每个候选池中会让 10–19% 任务已发现的正确工作流未被选中,抽查 60 例中 57 例确有工具选择或信息流错误。作者称,工具规格感知的验证器能挽回部分损失,但推翻的正确决策多于修正的。

AI 根据报道生成 · 51 分钟前更新

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11月4日
  1. arXiv cs.CL
    从表面搜索增益到选择失败:审计结构化工作流规划中的测试时推理

    研究在 DisasterBench 上把测试时推理拆成发现、结构验证与最终选择三阶段,发现名义上的树搜索配置实际只是非自适应的完整工作流采样,用其扩展提示词的独立采样即可复现候选发现而无需建树。多数投票在每个候选池中会让 10-19% 任务已发现的正确工作流未被选中,抽查 60 例中 57 例确有工具选择或信息流错误。工具规格感知的验证器能挽回部分损失,但推翻的正确决策多于修正的。

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