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SkillRL
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新AI代理SESA通过演进技能和问题进行学习
研究人员开发了一种名为SESA（自演进技能增强代理）的新型代理，它通过独特的自我博弈机制来增强解决问题的能力。SESA代理生成自己的训练问题，并通过将失败提炼成存储在不断演进的记忆库中的可重用技能来从中学习。这种双向循环允许任务生成和技能记忆共同演进，从而改善求解器行为和未来问题的分布。该系统在问答基准测试中显示出显著的准确性提升，优于现有的技能增强基线，并作为集成学习组件和可选外部记忆都显示出价值。
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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。