#表征学习

Rep2Skill让LLM智能体通过分析自身内部表征来进化技能，比传统文本方法更有效。

这篇论文用大量数据和对照实验拆解了医学基础模型表征收敛的真正原因，发现关键不是临床标签而是自监督目标，对训练和评估模型很有启发。

这篇论文搞了个新损失函数CoCo，训练收敛快，在OpenML-CC18上跟SVM打成平手，做表格分类任务的可以试试。