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arXiv cs.AI@Yuexing Hao, Xiaomin Li
推荐理由：这篇论文揭示了自动从交互数据中挖掘技能库的现状：能高精度聚类，但跨域提升有限。看了能知道方法还能改进哪里。
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6月19日
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研究提出三阶段流程：分割GUI轨迹、聚类为候选技能、训练技能感知策略。在InteraSkill Workflows基准上，8个聚类中有5个纯度≥0.95。然而，GRPO仅将技能步准确率从18.5%提升到20.5%，BrowseComp+几乎不变，且频率先验在源域指标上更优。表明轨迹挖掘可暴露可检查的技能结构，但当前边界检测器、无序段表示和离线奖励模型不足以可靠跨域策略改进。
6月16日
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6月12日
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6月11日
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5月28日
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arXiv cs.AI@Suji Kim, Kangsan Kim, Sung Ju Hwang
精选
推荐理由：做小模型领域专精的团队终于有了高效方案——LearnWeak用强模型找弱模型短板，自动生成针对性数据，比盲目合成数据效果好太多，做CUA或自动化代理的开发者值得一试。