LEASH按需升级弱代理并降低19.2%成本
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LEASH按需升级弱代理并降低19.2%成本
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AI 综述
Simular与威斯康星大学提出免训练的LEASH弱到强框架：轻量模型默认执行计算机操作任务，仅在隐层不确定性显示必要时升级至前沿模型，交接后继续监督黑盒强代理。 在OSWorld实验中，以Qwen3.5-35B-A3B为弱代理时，LEASH成功率为73.66%，略高于全程使用Claude Opus 5的72.90%；每任务成本为0.4117美元，较后者的0.51美元降低19.2%。在相同升级率下，其成绩比随机升级高6.55至11.94分。
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最新进展10月24日 01:30
LEASH：弱代理借助不确定性信号将成本降低 19%，追平 Claude Opus 5报道时间线
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10月24日
- AGI HuntLEASH：弱代理借助不确定性信号将成本降低 19%，追平 Claude Opus 5
Simular 与威斯康星大学提出免训练的 LEASH 弱到强升级框架，通过隐层不确定性信号按需升级到前沿模型，并持续监督黑盒强代理。在 OSWorld 上，以 Qwen3.5-35B-A3B 作为弱代理时任务成功率为 73.66%、每任务成本 $0.4117，追平全程使用 Claude Opus 5 的 72.90% 与 $0.51，推理成本降低 19.2%。
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