arXiv cs.CL· Xingshan Zeng, Lingzhi Wang, Weiwen Liu, Liangyou Li, Yasheng Wang, Lifeng Shang, Xin Jiang, Qun Liu·· 2 小时前AI 评分27
ARTIS：通过迭代仿真实现智能体风险感知的测试时扩展
ARTIS: Agentic Risk-Aware Test-Time Scaling via Iterative Simulation
AI 导读
研究者提出 ARTIS 框架，通过模拟交互将探索与承诺解耦，在真实执行前扩展推理时计算，以提升智能体动作级可靠性且不引入环境风险。该框架还引入风险感知工具模拟器，通过定向数据生成和重平衡训练，强化对失败诱发动作的保真度。多轮与多步智能体基准实验显示，迭代仿真显著提升智能体可靠性，风险感知仿真对跨模型和任务稳定获得这些收益至关重要。
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