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arXiv cs.AI@Xijia Tao, Yihua Teng, Xinyu Fu, Ziru Liu, Kecheng Chen, Yuzhi Zhao, Suiyun Zhang, Rui Liu, Lingpeng Kong
推荐理由：论文提出了 SoftSkill，能把复杂技能压缩成几个虚拟向量，用 Qwen3.5-4B 测试，数学题直接涨了 42 个点，比 SkillOpt 还强。
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6月19日
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SoftSkill 提出一种方法，将智能体的自然语言技能（Markdown 文件）转化为紧凑的连续上下文对象，通过可训练的软增量进行微调，而基础模型保持不变。在单轮设置下，Qwen3.5-4B 使用长度为 32 的 SoftSkill 前缀相比无技能提示，在 SearchQA 上提升 8.3 点，LiveMath 提升 42.1 点，DocVQA 提升 1.3 点。与 SkillOpt 相比，SoftSkill 在 SearchQA 上准确率提升 5.2 点，LiveMath 提升 12.5 点，同时将数百到数千个 Markdown 技能令牌替换为几个虚拟令牌。论文还探讨了智能体执行作为更难边界情况下的表现。
6月16日
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