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SearchQA
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SoftSkill 方法将 LLM 技能压缩为紧凑的潜在控制
研究人员开发了 SoftSkill，一种通过将技能压缩为紧凑、连续的上下文对象来使大型语言模型适应特定任务的新方法。该方法使用可训练的“软 delta”来精炼冻结的主干模型，其性能显著优于传统的基于 Markdown 的技能文件。SoftSkill 在 SearchQA、LiveMath 和 DocVQA 等基准测试中显示出显著的准确性提高，同时大大减少了技能编码所需的 token 数量。
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香港中文大学团队推出SLIM，实现大语言模型智能体的动态技能管理
香港中文大学的研究人员开发了SLIM，一个用于管理大语言模型智能体所用技能生命周期的新框架。SLIM在训练过程中动态评估每个外部技能的贡献，保留有用的技能，淘汰影响减弱的技能，并扩展技能集以应对新的失败场景。这种方法旨在通过超越简单地累积或丢弃技能来优化智能体的性能，使其能够更有效地适应复杂任务。