Designer-RSI：从用户流量演化程序性记忆的智能体平面设计
原文标题：Designer-RSI: Evolving Procedural Memory from User Traffic for Agentic Graphic Design
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论文提出持续适应框架，冻结的前沿模型通过 230 多个工具操作专业设计软件，外部程序性记忆从经验中积累并精炼可复用设计流程。在 1,406 份真实用户简报上五轮迭代，技能库从 76 增至 139，Claude-Sonnet-4 的 GenEval2 执行成功率从 72.7% 升至 99.3%。
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冻结模型+外部程序性记忆，五轮迭代把Claude-Sonnet-4设计执行成功率从72.7%提到99.3%。
- •冻结前沿模型通过230多个工具操作专业设计软件，不做权重更新、不用人工标注
- •外部自然语言技能库从76条文档派生技能增至139条
- •在1,406份真实用户简报、1,869条自动评分轨迹上迭代五轮
- •GenEval2执行成功率72.7%→99.3%，生成质量提升11.99点
- •对无技能智能体胜率61.8%/67.6%；拓宽与深化单独用约49%，合用58.5%（p=0.025）
为什么重要：证明无需微调权重，仅靠可积累的程序性记忆就能让智能体在无可靠程序化判分的专业设计任务上持续变强。
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