Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。 如果你想要解读自己的论文，获得更多曝光度。请联系小助手微信：seventy3_podcast 加群。合作邮箱：zhiwudazhanjiangshi#gmail.com 今天的主题是： Bayesian Teaching Enables Probabilistic Reasoning in Large Language Models Summary 大语言模型（LLM）正越来越多地被用作与用户及世界交互的代理。为了成功实现这一点，LLM 必须构建对世界的表征，并形成关于这些表征的概率信念（probabilistic beliefs）。例如，为了提供个性化推荐，LLM 需要从用户在多次交互中的行为中推断其偏好。 贝叶斯推理框架为代理在接收新信息时如何更新其信念提供了最优路径。我们首先证明，LLM 的表现远未达到贝叶斯框架所定义的标准。随后我们表明，通过教导 LLM 模拟规范贝叶斯模型的预测，可以显著提升它们更新信念的能力；这种能力可以泛化到新的任务中。 我们得出结论：LLM 能够有效地从示例中学习推理技能，并将这些技能泛化到新的领域。 原文链接：https://arxiv.org/abs/2503.17523

Seventy3：借助NotebookLM的能力进行论文解读，专注人工智能、大模型、机器人算法、crypto方向，让大家跟着AI一起进步。 如果你想要解读自己的论文，获得更多曝光度。请联系小助手微信：seventy3_podcast 加群。合作邮箱：zhiwudazhanjiangshi#gmail.com 今天的主题是： ActionEngine: From Reactive to Programmatic GUI Agents via State Machine Memory Summary 现有的图形用户界面（GUI）代理通过对视觉语言模型（VLM）的逐步调用来运行——拍摄截图、推理下一步操作、执行操作，然后在新闻页面上重复此过程。这导致了高昂的成本和随推理步数增加而增长的延迟，且由于缺乏对已访问页面的持久化内存，准确率也受到限制。 我们提出了 ActionEngine：一个无需训练的框架，通过一种新颖的双代理架构，实现了从“反应式执行”向“程序化规划”的转变： 1. 爬虫代理（Crawling Agent）：通过离线探索构建 GUI 的可更新状态机内存。 2. 执行代理（Execution Agent）：利用该内存合成完整的、可执行的 Python 程序，用于在线任务执行。 为了确保对不断演变的界面的鲁棒性，执行失败会触发一种基于视觉的重新定位回退机制（vision-based re-grounding fallback），以修复失败的操作并更新内存。 这种设计极大地提升了效率和准确率：在 WebArena 基准测试的 Reddit 任务中，我们的代理以平均单次 LLM 调用实现了 95% 的任务成功率（相比之下，最强的纯视觉基准模型成功率为 66%），同时成本降低了 11.8 倍，端到端延迟降低了 2 倍。 通过结合全局程序化规划、经爬虫验证的操作模板，以及带有局部验证与修复的节点级执行，这些组件共同实现了可扩展且可靠的 GUI 交互。 原文链接：https://arxiv.org/abs/2602.20502

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