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

AIGC动态欢迎阅读

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
内容字数：0字

内容摘要：

AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com网络智能体旨在让一切基于网络功能的任务自动发生。比如你告诉智能体你的预算，它可以帮你预订酒店。既拥有海量常识，又能做长期规划的大语言模型（LLM），自然成为了智能体常用的基础模块。
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

原文链接：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

联系作者

文章来源：机器之心
作者微信：
作者简介：