對比n-gram

速報

TASTE：從工具序列演化合成任務，打破基準測試飽和

代理人能力提升導致既有基準飽和且新題昂貴。TASTE以工具序列反向合成任務，結合自適應對比n-gram與大型語言模型驗證，經群聚挑選與難度迭代生成高覆蓋基準。11組模型測試顯示舊基準接近飽和的模型在新任務上表現顯著下滑，工具組合數量亦超過翻倍。