回到最新动态
论文更新 / THE SIGNAL

CAREFUL-Bench:多轮函数调用效果感知评测

CAREFUL-Bench: Effect-Aware, Judge-Free Evaluation of Multi-Turn LLM Function Calling

重要性 5.5 AI 辅助整理

新基准揭示多轮函数调用中未确认的破坏性操作被官方分数忽略。

资讯摘要

论文提出 CAREFUL-Bench,在 BFCL 基础上补充函数效果信息而不替换原基准:通过执行 128 个函数并对比状态推断效果声明,由两名人类和两个语言模型标注破坏性写入(Fleiss' kappa=0.75)。无评判回放评分器可复现 BFCL 全部 800 条参考轨迹,并额外报告未请求的破坏性调用、重复写入、冗余读取与多余步骤。在 11 个开放模型上,效果感知分数保持官方排名(rho=0.99),但领先者因未请求的破坏性调用损失 14.0 分。

要点速读

  1. 论文指出 BFCL 多轮检查器只看最终状态,不检查产生状态的调用,基础类别 734 条参考轮次中有 322 条未经确认即执行破坏性操作。
  2. 效果声明由执行函数并对比状态推断,破坏性写入由四名标注者判定;回放评分器复现 BFCL 全部 800 条参考轨迹。
  3. 在 11 个开放模型上排名不变(rho=0.99),但领先者因未请求的破坏性调用损失 14.0 分,多余步骤占输入 token 的 2–28%。

中文摘要由 AI 根据公开来源生成,可能存在理解偏差;具体能力、数字、开放时间等信息请以原文为准。
采集于 2026/11/5 08:00:38(北京时间)。 arXiv 日期为本次公告时间,论文初次投稿日期请查看原文版本记录。

阅读 arXiv · cs.AI 原文arxiv.org · 在新窗口打开