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arXiv cs.AI@Xinyu Che, Junqi Xiong, Yunfei Ge, Xinping Lei, Shihao Li, Hang Yan, Han Li, Yuanxing Zhang, Zhiqi Bai, Jinhua Hao, Ming Sun, Han Li, Jiaheng Liu

网络上有大量多模态、异构、嘈杂的程序性知识，但直接用于智能体执行长周期任务效果不佳。研究者提出 guide-to-skill 学习问题，并发布首个基准 MMG2Skill-Bench。他们设计的闭环框架 MMG2Skill 能将人类指南编译为可编辑技能，在执行时条件化固定视觉语言模型，并通过轨迹级根因反馈持续修正技能。在 GUI 控制、开放游戏和策略卡牌等六个 VLM 骨干上，该方法比基线提升 12.8 到 25.3 个百分点。消融实验表明，直接提示原始指南反而会降低性能，而结构化技能构建和轨迹驱动修正是关键。

论文智能体技能蒸馏多模态长周期任务闭环学习

推荐理由：做智能体长任务规划的团队终于有了把网络教程变成可执行技能的方案——MMG2Skill 直接解决了指南与技能之间的鸿沟，做 GUI 自动化或游戏 AI 的开发者可以试试这个闭环框架。

原文

5月29日

13:02

arXiv: DeepSeek@Haochen Yang, Ke Zhao, Mengyuan Ma, Xingyu Lu, Xiangfeng Wang, Hong Qian

精选

OptSkills 是一种面向优化建模与求解的智能体系统，通过聚类问题原型而非表面叙事来提升泛化能力。它利用大语言模型自动从自然语言中提取优化问题，并在聚类内探索多样建模与求解配置，将成功轨迹蒸馏为可复用的工作流技能。在多个数据集上达到 68.27% 的微平均准确率，在 MIPLIB-NL 基准上以 26.91% 超越 DeepSeek-V3.2-Thinking 4.53%。该系统还支持在分布外场景下通过新轨迹扩展技能库，代码和技能已开源。

论文大语言模型优化建模技能蒸馏聚类泛化学习

推荐理由：做运筹优化或自动化建模的团队终于有了能应对问题类型变化的通用方案——OptSkills 通过原型聚类和技能蒸馏解决了传统方法对叙事变体敏感的问题，值得在复杂优化任务中试试。

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