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VoS提升智能体纠偏精度
新研究提出VoS方法，通过反事实数据学习干预时机，平均提升智能体执行效果7.8分。
重要性实质性证据E2 未复现写法快讯
VoS（Value of Steering）方法在12种测试设置中，将大语言模型智能体的执行效果平均提升7.8分。
传统做法依赖单步不确定性信号决定何时纠正智能体，但研究发现该信号无法可靠定位有效干预步骤。VoS通过分析约8.2万个反事实续写轨迹，学习每一步的干预价值，并引入伤害预算限制对成功轨迹的干扰。
该方法比现有五种最强不确定性触发策略平均高出2.9分。结果来自预印本自测，尚未见独立复现。