Meta AI与加州大学伯克利分校近日联合推出了一款名为SWEET-RL的强化学习框架，并发布了CollaborativeAgentBench（ColBench）基准测试。这一创新旨在提升大语言模型（LLMs）在多轮人机协作任务中的表现，特别是在后端编程和前端设计领域。
SWEET-RL通过逐轮优化决策，显著提高了模型的任务完成率。其采用非对称的“演员-评论家”结构，评论家可访问额外信息以精确评估演员决策，从而简化信用分配过程。实验结果显示，SWEET-RL在后端编程任务中通过率提升至48.0%，前端设计任务的余弦相似度达到76.9%。
ColBench基准测试包含超过10000个训练任务和1000个测试案例，模拟真实的人机协作场景，为多轮任务提供了可靠的评估标准。
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