研究提出技能内化度量法，改进智能体技能退役判定
原文标题：Beyond Gain: Measuring Skill Internalization for Agent Skill Retirement
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arXiv 新论文指出，现有技能库仅凭「有无技能的性能增益」决定退役，会误删大量未被真正覆盖的技能。作者改为在无技能条件下用合成任务打分，并仅在另一模型能从该技能获益时才信任高分。实验在四个模型上验证，发布 1251 条带任务与评分的技能数据。
- 问题
- 技能库仅凭有无技能的性能增益决定退役，会误删大量实际未被覆盖的技能。
- 方法
- 在无技能条件下用合成任务给模型打分，且仅在另一模型能从该技能获益时才信任高分，按模型分别判定内化。
- 结果
- 在 SkillsBench 的 31 次退役中 28 次基于无运行完全通过的探针；无辅助评分判定一致性 Cohen's kappa 0.42，增益规则仅 0.23；发布 1251 条技能数据。
- 影响
- 维护技能库的团队应改为按模型、按无辅助得分判定退役，避免误删仍有效技能。
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