LEASH: Uncertainty-Aware Weak-to-Strong Escalation and Oversight for Computer-Use Agents
LEASH：面向计算机使用智能体的不确定性感知弱到强升级与监督
🧭 Agent 弱到强升级与不确定性监督 ★ 深度解读
Simular · University of Wisconsin–Madison
用弱模型隐藏状态的不确定性同时驱动升级决策与黑盒强模型监督，无训练实现高效成本-精度平衡
📌 工作参考价值（4 点）
- 在电商/推荐 Agent 工作流中，可用廉价的本地小模型作为默认执行器，利用其隐藏状态计算不确定性（如马氏距离到历史成功/失败样本）决定是否升级到昂贵的大模型，无需训练额外监控模型，节省推理成本。
- 对于黑盒 API 大模型（如 GPT/Claude）的调用，可复用白盒弱模型作为“影子观察者”，定期对强模型轨迹打分，高不确定性时触发反思或回滚干预，保留对黑盒输出的控制。
- 表示库方法：记录弱模型在任务查询和动作生成时的最后层隐藏状态，按成功/失败标注，用相对马氏距离作为不确定性分数，计算开销低（无额外前向传播），适合长程多步任务。
- 门槛校准：通过参考集的经验分位数设置升级阈值以匹配预算，将升级率作为 budget 代理，可实现可调节的成本-精度权衡，对在线服务很有用。