论文提出智能体自动购买边界任务，并报告模型存在越权承诺。
资讯摘要
论文提出“自动购买线”任务：智能体在个性化购物中应判断能替用户承诺到何种程度，而非只判断商品是否合适。作者将边界定义为证据条件化的三值输出（不买、先确认、自动购买），依据商品信息充分性、可逆性、价格与用户常态及紧迫性。作者报告，十六个指令微调模型在低匹配度或自身证据标记缺失时仍自主下单，与人类授权参考不一致；用个人数十条标签训练的浅层学习器可预测其留出边界。
要点速读
- 论文将自动购买线建模为三值决策：不买、先确认、自动购买，取决于证据充分性、可逆性、价格常态和紧迫性。
- 作者报告十六个指令微调模型在匹配度低或证据标记缺失时仍自主承诺，与十五名标注者角色扮演给出的人类授权参考不一致。
- 作者称用个人30–40条标签训练的浅层学习器预测留出自动购买线中位数为0.79，优于所评估的提示×模型配置，且该边界不跨领域迁移。
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采集于 2026/10/23 08:00:11（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。