06:12marktechpost@Sana Hassan本文详细介绍了微软SkillOpt的编码实现,包括仓库搭建、OpenAI兼容模型接入、优化器与目标模型配置。通过完整的优化循环(回滚、反思、聚合、选择、更新、验证门控),评估了原始种子技能作为基线,并运行了真实优化。最后通过训练历史、准确率、编辑预算行为和Token使用可视化,对比了进化后的技能与基线性能。AI产品微软SkillOpt提示词优化技能进化基线对比10 个信源在谈推荐理由:做提示词工程和自动化优化的开发者可以直接参考这套端到端实现,SkillOpt的验证门控机制能有效提升技能进化质量,值得动手试一下。原文
09:48pandaily@contact@pandaily.com (Pandaily)精选小红书(RED)研究团队提出Evolving-RL框架,通过强化学习让AI智能体在经验中自主进化技能,无需额外技能提取模块。该框架使智能体能够动态调整行为策略,适应新任务和环境变化,显著提升在复杂场景下的表现。这一方法为构建更灵活、自适应的AI系统提供了新思路,尤其适用于需要持续学习的应用场景。AI模型强化学习智能体技能进化小红书自适应系统推荐理由:做AI智能体开发的团队终于有了让模型自主进化的方案——Evolving-RL省去了手动设计技能模块的麻烦,做强化学习或自适应系统的开发者值得深入研究。原文