Taste-Bench：衡量并提升智能体长周期品味
原文标题：The Tasteful Agent: Measuring and Improving Taste in Long-Horizon Tasks
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论文提出Taste-Bench，自动从工程与研究任务轨迹中挖掘决策分叉点，评估智能体在长周期任务中的“品味”即决策能力。测试显示最佳前沿模型仅答对59.7%，证据出现越晚越难，且更大推理预算无助于提升。研究还证明品味可训练，通过蒸馏教师判断可提升学生模型在SWE-bench Pro上的端到端成功率。
- 问题
- 现有基准只测长周期任务端到端成功率，无法衡量智能体的决策品味。
- 方法
- Taste-Bench自动从工程与研究轨迹中挖掘决策分叉点，让模型在不知后续结果下选择方向。
- 结果
- 最佳前沿模型仅答对59.7%；证据出现越晚越难，更大推理预算无助于提升；蒸馏教师判断可提升SWE-bench Pro端到端成功率。
- 影响
- 为评估和训练智能体长周期决策能力提供新基准，提示推理预算不是提升品味的办法。
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