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Taste-Bench:AI智能体长期决策准确率仅59.7%

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AI 综述

研究者 Pan 等人提出并公开 Taste-Bench 基准,用 502 道二选一的轨迹分叉题考察 AI 智能体在长期任务中的决策质量。测试的 14 个模型中表现最好的 GPT-5.6 Sol 平均准确率为 59.7%,纯猜测为 25%;当关键线索只在后续步骤才出现时,平均准确率降至 21%。 该基准与代码已公开。测试结果指向智能体在长期决策上仍存在明显不足。

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报道时间线

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10月18日
  1. The Decoder
    新基准 Taste-Bench 显示 AI 智能体长期决策能力不足

    研究者提出 Taste-Bench,用轨迹分叉点考察智能体在长期任务中的决策质量,共 502 道二选一题。测试的 14 个模型中最好的 GPT-5.6 Sol 平均准确率 59.7%,纯猜测为 25%;当关键线索只在后续步骤才出现时,平均准确率降到 21%。

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