arXiv论文提出用策略更新信号诊断技能效用变化

Yifan Wang 在 arXiv 发布论文（arXiv:2610.39358），提出利用策略更新信号诊断 agent 技能边际效用的变化。实验显示，该方法生成的读数可识别效用下降的技能，将其用于技能演化中的优先级排序可提升下游性能并减少策略与 editor token 消耗。 背景是：策略更新可能改变未变技能的行为效果与边际效用，使基于旧轨迹的归因失效。该方法复用已有训练 rollout，将交互变化与优势估计结合生成 reward-directed 读数，仅需前向传播做单步动作打分，无需更新后的额外 rollout 评估。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。