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LEASH：免训练弱到强智能体升级框架

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AI 综述

Qingni Wang 等作者发布论文提出 LEASH，一个免训练框架：用弱模型的潜在不确定性信号决定何时把控制权交给强模型，并在交接后持续监督强黑盒智能体。论文称，在 OSWorld 上，LEASH 在匹配升级率下比随机升级高出 6.55–11.94 分；搭配 Qwen3.5-35B-A3B 时任务成功率达 73.66%，每任务成本 $0.4117，与始终在线的 Claude Opus 5（72.90%）持平，推理成本降低 19.2%。

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最新进展10月16日 12:00

LEASH：面向计算机使用智能体的不确定性感知弱到强升级与监督框架

报道时间线

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10月16日

12:00
arXiv cs.AI
LEASH：面向计算机使用智能体的不确定性感知弱到强升级与监督框架
LEASH 是一个免训练框架，通过弱模型的潜在不确定性信号决定何时将控制权交给强模型，并在交接后持续监督强黑盒智能体。在 OSWorld 上，LEASH 在匹配升级率下比随机升级高出 6.55–11.94 分；搭配 Qwen3.5-35B-A3B 时任务成功率达 73.66%，每任务成本 $0.4117，与始终在线的 Claude Opus 5（72.90%）持平，推理成本降低 19.2%。

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