arXiv:2611.05862v1 Announce Type: new Abstract: Large language model (LLM) shopping assistants now recommend products in multi-turn conversations. However, reliable evaluation faces Data scarcity and Difficulty Standardizing Criteria. To address these obstacles, we introduce CARTBench for CART (Complex and Ambiguous Requests with Timelines). For Data scarcity, we curate cases from real commercial shopping needs across 17 retail domains, pairing timestamped dialogue with 1,603 product records. For Difficulty Standardizing Criteria, we develop case-specific rubrics guided by Ideal Response Princ
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arXiv · 计算与语言（cs.CL）
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收录：2026年11月6日 · 原文日期：2026年11月5日
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人工核验：尚无核验记录
