Agent-as-a-Judge 和被评估智能体之间的相互改进,通过不断的迭代反馈逐步演进,这一循环展示了广阔的发展前景。通过将 Agent-as-a-Judge 作为核心机制,或许能够催生出一种智能体自我博弈系统。随着 Agent-as-a-Judge 与被评估智能体的持续交互,...
引入了通用的“Agent-as-a-Judge”概念,使智能体系统能够在无需传统人力参与成本的情况下,进行公平且丰富的评估。 研究表明,在概念验证中,“Agent-as-a-Judge”优于“LLM-as-a-Judge”,并且性能与人类评估者相当。 下图展示了“Agent-as-a-Judge”框架,即使用智能体系统来评估智能体系统。我们将其与“LLM-as...
通过Agent-as-a-Judge,克服了现有方法的局限性,为智能体系统的动态与可扩展自我改进提供了全新路径。 实验与结果 为验证Agent-as-a-Judge框架的有效性,研究团队在新构建的DevAI数据集上开展了一系列实验,旨在对比不同评估方法在时间成本、任务解决率和评估一致性等方面的表现。
为了解决这一问题,田渊栋、Jürgen Schmidhuber带领的团队提出了「Agent-as-a-Judge」框架。 简言之,让智能体来评估智能体系统,让AI审AI。 它不仅可以减少97%的成本和时间,还能提供丰富的中间反馈。 这是「LLM-as-a-Judge」框架的有机延伸,通过融入智能体特性,能够为整个任务解决过程提供中间反馈。 论文地址:https...
Meta近日发布了Agent-as-a-Judge框架,利用智能体评估智能体,提高了评估效率和准确性。该框架在LLM-as-a-Judge基础上升级,增加了中间反馈功能,与人类评估者高度一致,展示了AI评估工具的高效和低成本潜力。
Agent-as-a-Judge:用智能体评估智能体 人工评估虽然在一定程度上可靠,但耗时且需要大量专业知识。为了解决这个问题,本文提出了“Agent-as-a-Judge”框架。 概念验证 设计了八个模块化的、相互作用的组件,这些组件构成了“Agent-as-a-Judge”概念验证的基础。下图展示了“Agent-as-a-Judge”的初始示意图。
Agent-as-a-Judge:基于中间反馈,全面评估任务完成的每个环节。 2. 测试智能体系统 选择MetaGPT、GPT-Pilot和OpenHands三种开源代码生成框架进行测试,涵盖主流智能体系统的典型特点。 3. 评估指标 任务解决率:完成任务所有需求的百分比。 评估一致性:与人类专家评估结果的相符程度。
近日，Meta 提出了 Agent-as-a-Judge 的概念，被视为智能体优化方面的又一重要成果。传统的智能体评估...
为了解决这一问题,田渊栋、Jürgen Schmidhuber带领的团队提出了「Agent-as-a-Judge」框架。 简言之,让智能体来评估智能体系统,让AI审AI。 它不仅可以减少97%的成本和时间,还能提供丰富的中间反馈。 这是「LLM-as-a-Judge」框架的...
Agent-as-a-Judge 和被评估智能体之间的相互改进,通过不断的迭代反馈逐步演进,这一循环展示了广阔的发展前景。通过将 Agent-as-a-Judge 作为核心机制,或许能够催生出一种智能体自我博弈系统。随着 Agent-as-a-Judge 与被评估智能体的持续交互,这种过程可能会产生飞轮效应 —— 每次改进相互强化,从而不断推动性能...