EMNLP 2024 | 解锁Apple Intelligence：用AppBench一键评测你的手机智能

主要观点总结

这篇文章介绍了一篇论文，该论文提出了AppBench，一个用于评估大型语言模型在复杂用户指令下规划和执行多个API的新基准。文章涵盖了研究背景、研究方法、实验设计、结果与分析以及总体结论。此外，还包括了关于AI技术流原创投稿计划的信息以及将门创投的相关介绍。

关键观点总结

关键观点1: AppBench的提出背景和研究问题

文章主要介绍了大型语言模型在复杂用户指令下规划和执行多个API的挑战，包括图结构和权限约束等研究难点。

关键观点2: AppBench的研究方法

论文通过任务定义、数据分类、数据收集、评估指标等方法来评估LLMs在复杂用户指令下的能力。

关键观点3: 实验设计与结果

实验设计部分介绍了模型选择、实现细节、数据收集等。结果显示GPT-4o在整体性能上表现最佳，其他模型在某些场景下也有表现优势。

关键观点4: 将门创投与AI技术流原创投稿计划

文章还介绍了将门创投及其AI学习社区TechBeat，并鼓励技术领域的初创企业投稿分享。

文章预览

这篇论文介绍了AppBench，一个评估大型语言模型在复杂用户指令下规划和执行来自多个应用的多项API的新基准。 论文标题： AppBench: Planning of Multiple APIs from Various APPs for Complex User Instruction  论文链接： https://arxiv.org/pdf/2410.19743 项目主页： https://rulegreen.github.io 一、研究背景 研究问题：这篇文章要解决的问题是如何评估大型语言模型（LLMs）在复杂用户指令下规划和执行来自不同来源的多个API的能力。具体来说，研究了两个主要挑战：图结构和权限约束。 研究难点：该问题的研究难点包括： 图结构：一些API可以独立执行，而另一些则需要依次执行，形成类似图的执行顺序。 权限约束：需要确定每个API调用的授权来源。 相关工作：该问题的研究相关工作有： API调用评估：如API-Bank和ToolBench等，主要关注单次或有限参数的API调用。 语言代理框架：如Cham ………………………………