כתבה
arXiv cs.AI ·
HarvestBench: מדד האם רשתות LLM ישלמו כדי להימנע מהריגת בעלי חיים
HarvestBench: Measuring Whether LLM Agents Will Pay to Avoid Killing Animals
HarvestBench הוא מדד חדש שמדד את רשתות LLM האם הן ישלמו כדי להימנע מהריגת בעלי חיים. המדד נערך בסביבה של חקלאות, והוא מדד את רשתות LLM האם הן ישלמו כדי להימנע מהריגת בעלי חיים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.04444v1 Announce Type: new Abstract: Benchmarks for the side effects an agent causes on the way to a goal already exist, but HarvestBench is the first to put a price on avoiding the side effect and to name that side effect as a living creature. It is a farm simulation: LLM sub-agents drive a crew of two tractors through a cooperative corn harvest, with animals in the field. The environment is a reinforcement learning gridworld, every decision is made without memory, and the harm is never named in the goal. When an animal blocks a tractor's route the autopilot stops and asks the model whether to drive on, at no fuel cost, or swerve around it for a posted fuel price. Kills are compared against two controls: rocks, which damage the tractor and are hit under 1% of the time by every
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית