小模型该不该掌舵？云端程序本地解释架构研究
原文标题：Should SLMs be in the Driver's Seat? A Study of Local Models as Interpreters in Cloud-Written Agent Programs
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论文探讨一种中间架构：云端大模型编写程序、设备端小模型通过普通函数调用回答关于用户数据的有限问题，从而在数据不出设备的前提下提升任务成功率。在 AppWorld 上，该架构在全部六种骨干模型与测试分区组合中均提升纯代码智能体的成功率，最高提升 14.9 个百分点，缩小了与云端 ReAct 循环的差距。
- 问题
- 云端大模型读用户私有数据才准确，端侧小模型保隐私但效果差。
- 方法
- 云端大模型编写程序，设备端小模型通过普通函数调用回答关于用户数据的有限问题，数据不出设备。
- 结果
- 在AppWorld上六种骨干模型与测试分区组合全部提升纯代码智能体成功率，最高提升14.9个百分点。
- 影响
- 为隐私敏感场景提供折中架构，在数据本地化前提下显著缩小与云端ReAct循环的差距。
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