Taste-Bench：AI长期决策品味不足
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Taste-Bench：AI长期决策品味不足
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AI 综述
研究者提出 Taste-Bench 基准，用智能体运行轨迹中的决策分叉点构造 502 道二选一题目，衡量其在长期任务中的路径判断力。测试的 14 个模型中，最好的 GPT-5.6 Sol 平均准确率仅 59.7%，GPT-5.5 为 59.5%，其余明显更低。 当关键线索只在后续步骤才出现时，平均准确率降至 21%。基准与代码已公开。
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最新进展10月18日 16:49
新基准 Taste-Bench 显示 AI 智能体长期决策判断力不足报道时间线
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10月18日
- The Decoder新基准 Taste-Bench 显示 AI 智能体长期决策判断力不足
研究者提出 Taste-Bench，用智能体运行轨迹中的决策分叉点构造 502 道二选一题目，衡量其在长期任务中的路径判断力。测试的 14 个模型中最好的 GPT-5.6 Sol 平均准确率 59.7%，GPT-5.5 为 59.5%，其余明显更低；当关键线索只在后续步骤才出现时，平均准确率降至 21%。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。