论文揭示 LLM 智能体价值-策略分离现象
原文标题：Represented but Not Used: Value-Policy Dissociation in LLM Agents
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arXiv 论文研究 Qwen2.5-7B/32B-Instruct 与 GPT-OSS-20B 在 Grid 与 WebShop 环境中的动作价值计算，发现候选动作的相对价值可从隐藏状态线性解码，但策略仍可能选择较差动作，作者称之为「价值-策略分离」。研究提出 Natural Value Transport 方法更稳定地影响动作偏好，并验证闭环控制器可提升任务表现。
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