Компьютерная наука > Искусственный интеллект [представлен 8 сентября 2026 года] Название: SkillAdam: Стабильное и эффективное развитие навыков для агентов View PDF HTML (экспериментальное) резюме. Для приобретения навыков, писанных экспертами, требуются значительные усилия человека. Последние методы самореволюции навыков автоматизируют итеративный цикл, в котором для пересмотра профессиональных навыков используется ретроспективная обратная связь, но их стратегии обновления эвристики часто дают нестабильную оптимизацию и низкую эффективность итерации. Мы выявляем две проблемы, связанные с обеспечением стабильного и эффективного самореволюционного потенциала. Стабильность направления требует эффективных корректировок для накопления, а не перезаписи с помощью итерации-локальной обратной связи. Обновление адаптивности требует охвата каждого пересмотра, с тем чтобы отразить последовательность недавних улучшений на уровне дел. Мы представляем SkillAdam, созданную Адамом систему оптимизации дискретных и недифференцируемых документов. В качестве функционального аналога первого момента жизни Адама, записи оптимизации памяти выявили проблемы и результаты предыдущих попыток стабилизировать направление обновления. В качестве функционального аналога второго момента Адама, бюджет на редактирование с учетом волатильности отслеживает вариации последних усовершенствований на уровне дел и адаптивно контролирует масштаб обновления. В рамках семи контрольных показателей, охватывающих…
SkillAdam: Стабильная и эффективная эволюция навыков агентов
arXiv: 2609.08944v1 Annualce Type: New Humber Abstract: Agentenges that a magents model to freed langer as with domestic applications between and procedural management, однако приобретение высококачественных навыков по-прежнему сопряжено с большими расходами и затруднено в плане масштабности. Для приобретения навыков, писанных экспертами, требуются значительные усилия человека. Последние методы самореволюции навыков автоматизируют итеративный цикл, в котором для пересмотра профессиональных навыков используется ретроспективная обратная связь, но их стратегии обновления эвристики часто дают нестабильную оптимизацию и низкую эффективность итерации. Мы выявляем две проблемы, связанные с обеспечением стабильного и эффективного самореволюционного потенциала. Стабильность направления требует эффективных корректировок для накопления, а не перезаписи с помощью итерации-локальной обратной связи. Обновление адаптивности требует охвата каждого пересмотра, с тем чтобы отразить последовательность недавних улучшений на уровне дел. Мы представляем SkillAdam, созданную Адамом систему оптимизации дискретных и недифференцируемых документов. Как функциональная аналогия первого момента Адама,