SPLICE：一致性正则化实现智能体知识与模型协同进化
原文标题：Agentic Knowledge-Model Co-Evolution via Consistency Regularization
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论文提出 SPLICE 框架，通过扰动同一经验的分析方式构造多个进化视图，以跨视图一致效用增益指导知识更新，并用自蒸馏结合强化学习将知识内化到模型。实验显示其在多领域平均准确率上分别超过知识进化与模型训练基线 7.1 与 4.6 个百分点，每个正确解的输出 token 最多减少 44%。
- 问题
- 智能体从经验中提取的外部知识与模型训练如何协同进化，避免单次分析带来的知识效用偏差。
- 方法
- 扰动同一经验的分析方式构造多个进化视图，以跨视图一致效用增益指导知识更新，并用自蒸馏加强化学习内化知识。
- 结果
- 多领域平均准确率分别超过知识进化与模型训练基线 7.1 和 4.6 个百分点，每个正确解输出 token 最多减少 44%。
- 影响
- 为智能体经验学习提供可落地的知识-模型联合进化方案，同时降低推理 token 成本。
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