arXiv · cs.AI· Yanze Wang·· 4 天前AI 评分51
arXiv论文提出衡量Agent技能内化的新方法以改进技能退役
Beyond Gain: Measuring Skill Internalization for Agent Skill Retirement
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Yanze Wang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.32322v1
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AI 导读
arXiv 论文 2610.32322 提出测量 LLM Agent 技能内化的新方法，用于公共技能库的技能退役。现有规则只比较有无技能的增益，无法区分技能已被内化和模型与技能都不具备能力的 uncovered 状态。新方法隐去技能后在由技能合成的任务上打分，并需另一模型从该技能获益时才采信高分。在 SkillsBench 上，31 项退役中 28 项依赖未通过的探针，按未辅助得分退役无可检测的奖励损失，判定一致性 Cohen's kappa 0.42 高于增益规则的 0.23。作者发布 1251 个技能及四个模型下的任务与逐项得分。
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