suggestion(s) for the command: Please use this suggestion as a reference and make your own judgement. ’ Webshop...实验设置： Webshop是一个模拟网购环境，从http://Amazon.com上抓取超过118万个产品。...实验结果 直接比较结果 本研究主要通过运行Webshop和ALFWorld两种实验，比较了不同的大型语言模型（Large Language Models，LLMs）和模仿学习（Imitation Learning...首先，Webshop试验中，GPT4表现出色，其性能超过了其他IL模型。尽管无图像输入的原始IL模型仅取得了适度的成功率，但是加入了图像输入的IL模型表现更好。
在跨四种训练任务类型的组合注释上训练时，评估LUMOS在未见任务上的性能；WebShop[9]和InterCodeSQL[10]等看不见的任务上测试泛化能力。...在平均奖励上优于WebShop[9]，在成功率上优于InterCodeSQL[10]。 总结 LUMOS在9个数据集上的表现优于各种开源代理。它在QA和web任务上的表现甚至比GPT代理更好。...Webshop: Towards scalable real-world web interaction with grounded language agents.by Yao et al. in
在决策制定网页导航环境和知识推理任务环境中进行广泛实验，报告了最终稀疏奖励和中间召回方面的性能，这为 LAA 及其兼容的 LLM 的最优选择提供了定性指示； 结果显示，与其他 LAA 架构相比，BOLAA 在 WebShop...实验结果 研究者从两个环境中构建了评估基准，WebShop 和 HotPotQA 以及维基百科 API 的用例。 关于评估指标，研究者使用每个环境中的奖励得分来评估 LAA 性能。...在 WebShop 环境中，奖励被定义为购买商品与 ground-truth 商品之间的属性重叠率。...此外，研究者为 WebShop 环境开发了召回性能，如果在一个任务会话中检索到 ground-truth 项目，召回性能定义为 1；如果没有检索到地面实况项目，召回性能定义为 0。...召回率以 WebShop 环境中所有任务的平均召回分数来报告。 决策模拟 研究者比较了 WebShop 环境中 LAA 的决策性能。下表 1 列出了平均奖励方面的表现。
在 WebShop 中，A ^3 T 代理的单次成功率达到了人类的平均水平，经过 4 轮迭代改进后，其成功率接近人类专家。...WebShop实验： 使用WebShop作为在线购物环境，代理需要根据给定的指令购买最合适的商品。 实验使用了11,587个任务中的2,300个进行训练和验证。...报告了在WebShop上的单次尝试和迭代精炼设置下的平均奖励和成功率。 对比自训练的效果： 在AlfWorld和WebShop环境中，展示了经过多轮迭代后，代理在任务中的成功率和轨迹质量的提升。...案例研究： 展示了在WebShop环境中，A3T框架如何通过ActRe辅助合成轨迹，并与未辅助的失败轨迹进行比较。...实验验证： 在AlfWorld和WebShop两个环境中进行实验，验证了A3T框架的有效性。 与多个强基线模型进行比较，展示了A3T在单次尝试和迭代精炼后的成功率。
在三个复杂的真实世界模拟数据集（ALFWorld、WebShop、ScienceWorld）和三种SOTA开源模型（Mistral-7B、Gemma-7B和Llama-3-8B）上的实验结果表明，世界知识模型增强的智能体可以实现更好的性能...三、主要实验 WKM在不同模型和数据集上相对于各种baseline都有相对更好的表现，特别是在ALFWorld和WebShop上能够超过GPT-4。
attributes: 下表包含Span属性的示例： Key Value http.request.method “GET” network.protocol.version “1.1” url.path “/webshop...s=1” server.address “example.com” server.port 8080 url.scheme “https” http.route “/webshop/articles/:
测试任务&基线模型 「Webshop」：它是一个模拟网购环境，该环境从亚马逊电商平台抓取超过118万个产品，并提供了如搜索、点击、导航、购买等真实客户操作。...在Webshop试验中，如下图所示。GPT4表现出色，其性能超过了其他IL模型。尽管无图像输入的原始IL模型仅取得了适度的成功率，但是加入了图像输入的IL模型表现更好。
盘古 Agent 兼容一系列任务，例如 ALFWorld、GSM8K、HotpotQA、WebShop 等。它的交互界面与 OpenAI Gym 类似，是一种开放式设计。...在 WebShop 等涉及相对较大观测值的任务中，提示的长度需要截断，以保持在允许的上下文长度范围内。...这也解释了为什么 Reflect 方法在 WebShop 中的表现往往不如其他方法。 在某些情况下，FS-CoT-SC 可以提高 LLM 的收益，尤其是在 GSM8K 中。
图7 Webshop任务中各智能体性能与API成本的关系 此外，研究团队对搜索过程进行了详细分析，发现其他方法很快遇到性能瓶颈，而AgentSquare表现出更高效的搜索路径和更低的评测成本。...图8 AgentSquare在Alfworld和Webshop任务中的搜索轨迹 目前，AgentSquare在各项任务中生成的新模块均已开源，方便后续研究者复用和优化。
在此次工作中，研究团队在操作系统（OS）、数据库（DB）、知识图谱（KG）、卡牌对战（DCG）、情景猜谜（LTP）、家居（Alfworld）、网络购物（WebShop）和网页浏览（Mind2Web）8
决策任务 测试ReAct 的两个决策任务是 ALFWorld 和 WebShop。 ALFWorld 是一个基于文本的游戏，具有真实的环境。...WebShop 是一个模拟在线购物网站，数据来自亚马逊。这是一个具有挑战性的领域，因为它有大量的行动导航网站和搜索产品。目标是找到一个符合用户规范的项目。
结果 该工作在 WebShop 与 WikiHow 两个任务集上测试了所提出的 「忆者」智能体。
例如，WebShop 是一个包含数百万种产品的购物网站环境，代理需要在其中阅读网页、键入查询和单击按钮，才能像人类一样购物。
04 — 评估 评估部分基于四个基准测试设计了实验，包括HotpotQA、ALF-World、WebShop和FEVER。...HotpotQA、ALF-World、WebShop 是大模型的评估老朋友了，常看文章的朋友可能熟悉这三个评测测试集。
例如，WebShop 环境，一个用于网络购物任务的交互式平台，仅通过一行命令，即可轻松完成部署。
在ALFWorld和WebShop数据集上，相比模仿和强化学习等方法，论文作者团队的方法分别取得了34%和10%的性能提升，而且仅需1到2个上下文示例。
Update Regression in Structured Prediction for NLP Learning to Follow Instructions in Text-Based Games WebShop
的灵活探索其实这一步是为数不多感觉有意思的点，就是可以根据不同目标调整Reward目标的设计，例如加入步数Penalty，类似当前对长思考COT长度的Penalty，引导Agent在更少的步数里面完成整个任务，或者在webshop
例如，WebShop 环境，一个用于网络购物任务的交互式平台，仅通过一行命令，即可轻松完成部署。
分类表现： Llama 3-70B在数据库（DB）、知识图谱（KG）、网上购物（Webshop）三个评测项中均进入了top3，但是距离榜首仍有一定差距；在操作系统（OS）、网页浏览（M2W）中也表现不错
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