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官方账号arXiv cs.AI@Mingxuan Zheng, Yujin Zhou, Chuxue Cao, Boqin Yin, Yuyao Zhang, Jiapeng Sun, Shuaishuai Gong, Sirui Han, Yike Guo
推荐理由：SkillProx 用近端梯度下降让智能体技能自进化，平均准确率比最强基线高 3 个百分点，值得搞 Agent 技能的看看。
文本梯度下降
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8月10日
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SkillProx 提出一种受近端梯度启发的正向-反向框架，用闭环诊断与效用感知的近端细化来更新智能体的技能库。前向阶段在同一任务批次上执行诊断驱动的编辑并回滚回归，反向阶段把技能拆成知识单元，用留一效用审计估算贡献。在分布内和分布外基准上、多种骨干 LLM 下，SkillProx 比最强的基于梯度的基线平均准确率提高 3.0 个百分点。消融实验显示闭环诊断与近端细化具有互补效果。