不靠更复杂的策略，仅凭和大模型训练对齐，零样本零经验单LLM调用，成为网络任务智能体新SOTA

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原标题：不靠更复杂的策略，仅凭和大模型训练对齐，零样本零经验单LLM调用，成为网络任务智能体新SOTA
关键字：智能,任务,行动,空间,网络
文章来源：机器之心
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于是上下文学习示例、任务技巧、多智能体协同、强化学习算法…… 一切适用于通用智能体的想法都抢着在大模型落地。
然而有一个问题始终横亘在LLM 和智能体之间：基于 LLM 的网络智能体的行动 / 观测空间与 LLM 训练数据的空间相去甚远。
智能体在充斥着具身行为的行动空间（如鼠标悬停、键盘组合键）和遍布前端功能强化、格式渲染的观测空间下运作，大语言模型的理解和推理能力能充分发挥作用吗？尤其是大语言模型的主要训练任务是文本补全、问答和对齐人类偏好，这一点值得思考。
来自伊利诺伊大学香

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