# What Drives Interactive Improvement from Feedback?
- 来源：arxiv · https://arxiv.org/abs/2606.30774
- 作者：Bart{\l}omiej Cupia{\l}, Jan {\L}ojek, Miko{\l}aj Garstecki, Szymon Pob{\l}ocki, Alicja Ziarko, Piotr Mi{\l}o\'s

> 自然语言反馈的提升多数来自重复尝试，而非真正利用反馈。

## 概要

本文通过一种受控的学生-老师协议，在多个数学、编程和推理基准上测试了多轮交互中的反馈效果。研究发现，自我生成的反馈与无引导的自优化相比几乎没有额外增益，而外部强老师能带来明显的反馈特异性提升。结果显示，多轮改进往往来自重采样或格式修正等，而非有效的反馈利用；学生利用反馈的能力比老师身份更关键。作者建议评估反馈型agent时应与重复尝试基线对比。

## 对我的影响

- **导购/agent产品**：提醒我在设计多轮交互agent时，不能默认增加反馈就能提升效果，必须设置重复尝试基线来分离反馈的真实贡献。
- **技术选型**：影响了我对"self-feedback循环"有效性的判断——与其让agent自我反思，不如直接允许多次重试（或引入更强外部反馈）。
- **接下来**：我将把本文的评估协议引入我的导购agent测试流程，并考虑在我的情报平台中集成该受控评估框架，用于衡量agent的反馈利用能力。

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*导出自 前沿论文情报台*