待验证50% 置信事实精确时间
HarvestBench测试中LLM作为子代理嵌入环境，在每个关键节点接收环境描述并输出决策，而非直接作为强化学习策略网络运行
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/9/8
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相关事实
待验证HarvestBench通过农场收割模拟环境测试大语言模型代理在完成目标过程中是否愿意为避免杀害动物而承担额外成本68% 相似待验证数据污染问题源于LLM预训练语料来自Common Crawl等大规模网络爬取，可能包含公开的基准测试题目及答案66% 相似待验证HarvestBench使用确定性的事件统计作为记分方式，避免使用LLM作为评判者，实现完全可复现的评估63% 相似待验证系统在测试点生成后和用例生成阶段均内置自动评审机制，并保留人工评审接口62% 相似待验证该学习路线定义了基于Swagger/API文档的五类接口测试用例自动生成策略：正向、反向、错误、模糊需求和数据编码场景62% 相似
引用此条事实
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