Действительно ли ваш гениалист-оптимизатор стимулирует выполнение агентских задач? Переосмыслить оптимизацию навыков через двустороннюю атрибуцию

Компьютерные науки > Искусственный интеллект [представлен 27 октября 2026 года] Название: Действительно ли ваш общий оптимизатор квалификаций стимулирует агентские задачи? Переосмысление оптимизации Skill Optimization с помощью двухпартийного атрибуционного просмотра PDF HTML (экспериментальный) резюме: Scill оптимизаторы адаптируют агент к долгосрочным задачам, таким как ремонт терминалной среды, переписать его навыки и естественно-языковую процедуру в контексте этого процесса и сохранить редактирование, которое повышает успех на небольшом наборе дев. На таких задачах успех шумит, поэтому выигрыш на небольшом дев-сборе не показывает, что редактирование помогает, и результат успеха не указывает сколько расходов на редактирование. Мы введем BiPA, которая перепроигрывает правило принятия оптимизатора на кандидатах, идентичное его семенному семеню, для измерения того, какие отдельные отчеты о выборе, и записывает каждый эпизод как двусторонний график поворотов и текст, который они прочли чтобы отследить дополнительные входные символы поведения за ними. По трем оптимистическим параметрам, трем аналоговым контрольным показателям и двум моделям приобретенные навыки успеваются так же часто, как их ручные семя, что в среднем на 0,1 пункта выше. Их достижения исчезают на тесте: сохранение лучших из нескольких кандидатов не более чем в 30 отчетах о задачах становится настолько большим, даже если ничего и не изменилось. Они прочли около 16% дополнительных символов ввода: оптимизаторы…