香港中文大学团队发布SLIM（动态技能生命周期管理）框架，用于优化大模型智能体外部能力管理。该方法将技能视为可演化资源，在强化学习过程中通过“保留、退休、扩展”机制动态调整，并结合留一法评估技能贡献，避免传统技能堆叠带来的检索噪声与上下文干扰。实验显示，SLIM整体性能较现有方法提升7.1个百分点，在ALFWorld任务中成功率达87.5%，显著高于基线75.0%。该框架为智能体在复杂任务中的能力调用与内化提供新路径。
香港中文大学团队发布SLIM（动态技能生命周期管理）框架，用于优化大模型智能体外部能力管理。该方法将技能视为可演化资源，在强化学习过程中通过“保留、退休、扩展”机制动态调整，并结合留一法评估技能贡献，避免传统技能堆叠带来的检索噪声与上下文干扰。实验显示，SLIM整体性能较现有方法提升7.1个百分点，在ALFWorld任务中成功率达87.5%，显著高于基线75.0%。该框架为智能体在复杂任务中的能力调用与内化提供新路径。
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