arXiv cs.LG@Junhao Shen, Teng Zhang, Xiaoyan Zhao, Hong Cheng
65
推荐理由：该方法突破了传统假设中技能集单调积累的限制，为智能体在资源受限下动态调整技能提供了理论框架，对提升AI智能体在复杂任务中的效率有重要参考价值。
全部 AI 动态
AI 相关资讯全量信息流
5月12日
19:11
本文提出SLIM框架，针对大语言模型智能体在复杂任务中依赖外部技能的问题，将主动外部技能集视作动态优化变量，与策略学习联合更新。SLIM通过留一技能验证评估边际贡献，实施保留高价值技能、退休低贡献技能及扩展技能库三种生命周期操作。在ALFWorld和SearchQA基准测试中，SLIM平均比最佳基线高7.1个百分点，表明策略学习与外部技能保留并非互斥。该工作为基于技能的智能体强化学习提供了更通用的范式。