Seq@K：连续反馈机制下的语言模型评估
英文标题：Seq@K: Evaluating Language Models Under Sequential Feedback
本研究提出了名为 Seq@K 的评估基准，旨在测试语言模型智能体（Agent）在连续反馈机制下的自适应与优化能力。论文指出，大语言模型 Agent 与传统智能系统的根本区别在于其具备基于上下文自然语言的学习能力，能够根据外界反馈迭代改进自身回答。该评估体系反映了智能体在实际交互场景中的工作模式，为开发者衡量和优化 Agent 的多轮迭代纠错能力提供了重要参考。
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arXiv:2610.37859v1 [新发布公告]
摘要
语言模型智能体（Agent）与以往的智能系统存在根本区别，关键在于其具备在上下文（in-context）中从自然语言学习的能力。这种能力使智能体能够根据接收到的反馈迭代修正和完善其回答，而这也正是当前智能体普遍采用的运行模式……
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