Seq@K:在序列反馈下的语言模型评估
arXiv:2610.37859v1 发布类型:新 摘要:语言模型驱动的智能体与以往的智能系统存在根本性差异,其能够在上下文中从自然语言中学习。这一能力使智能体能够根据反馈逐步优化自己的回答,而这正是现代智能体工作流中普遍采用的操作模式。然而,学术界目前主要依据Pass@1或Pass@K等指标对模型进行排名,这些指标无法反映模型如何利用先前尝试的反馈信息。我们提出了Seq@K,这是一种自然的评估方案,用于衡量模型在每次先前失败后获得反馈的情况下,是否能在K次连续尝试内解决问题。与那些考察长期规划的多轮智能体基准测试不同,Seq@K将重点聚焦并形式化了从……中进行迭代优化的核心能力。



