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FutureX: Un punto de referencia avanzado en vivo para agentes LLM en predicción de futuro

Created by
  • Haebom

Autor

Zhiyuan Zeng, Jiashuo Liu, Siyuan Chen, Tianci He, Yali Liao, Yixiao Tian, ​​​​Jinpeng Wang, Zaiyuan Wang, Yang Yang, Lingyue Yin, Mingren Yin, Zhenwei Zhu, Tianle Cai, Zehui Chen, Jiecao Chen, Yantao Du, Xiang Gao, Jiacheng Guo, Liang Hu, Jianpeng Jiao, Xiangsheng Li, Jingkai Liu, Shuang Ni, Zhoufutu Wen, Ge Zhang, Kaiyuan Zhang, Xin Zhou, José Blanchet, Xipeng Qiu, Mengdi Wang y Wenhao Huang.

Describir

FutureX es el primer punto de referencia dinámico, a gran escala y en tiempo real para evaluar las capacidades predictivas de los agentes LLM. Aborda tareas predictivas que requieren experiencia humana, como la recopilación e interpretación de grandes cantidades de información dinámica, la integración de diversas fuentes de datos, la consideración de la incertidumbre y la adaptación de pronósticos según las tendencias emergentes. Los procesos automatizados de recopilación de consultas y respuestas previenen la contaminación de datos y permiten actualizaciones diarias en tiempo real. Se evalúan veinticinco modelos LLM/agente (incluyendo inferencia, búsqueda e integración de herramientas externas) para analizar el razonamiento adaptativo y el rendimiento en entornos dinámicos. Además, se analizan en profundidad los modos de fallo y los factores que degradan el rendimiento de los agentes, como la vulnerabilidad a páginas web falsas y la validez temporal. El objetivo es establecer una base de evaluación dinámica e inalterada para desarrollar agentes LLM de nivel experto capaces de razonamiento complejo y pensamiento predictivo.

Takeaways, Limitations

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Takeaways:
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Proporcionar el primer punto de referencia dinámico a gran escala en tiempo real para evaluar las capacidades predictivas de los agentes LLM.
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Contribuir al desarrollo de tecnología de predicción futura a través de la comparación y análisis del rendimiento de varios modelos LLM/agente.
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Análisis en profundidad de los modos de falla del agente y los factores de degradación del rendimiento para sugerir direcciones para la mejora del modelo.
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Proporcionar criterios de evaluación confiables a través de actualizaciones de datos en tiempo real y sistemas de prevención de contaminación de datos.
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Limitations:
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Los tipos y la cantidad de modelos incluidos actualmente en el índice de referencia pueden ser limitados.
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Aún existen vulnerabilidades a páginas web falsas y desinformación, y es posible que no se resuelvan por completo.
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Posibles dificultades técnicas y costos asociados con la gestión y actualización de datos en tiempo real.
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La posibilidad de que no abarque plenamente las complejidades de predecir el futuro.
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