arXiv 论文提出智能体可塑性指标，衡量自我改进效率
原文标题：Agent Plasticity: Measuring Self-Improvement Through Experience
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论文提出「智能体可塑性」（agent plasticity）概念，用于衡量 AI 智能体将过往经验转化为未来未见过任务性能提升的效率。研究在受控环境中让智能体把经验沉淀为可复用产物并传给后续实例，发现前沿模型在同等学习机会下改进轨迹差异巨大，部分模型收益显著且持久，部分几乎无提升，且训练域内的收益向分布外条件迁移有限。论文还指出最终能力最强的智能体未必是学习效率最高的，并分析了自我改进循环中的不同瓶颈。
- 问题
- 现有评测只看智能体某时刻的能力，不衡量它把经验转化为提升的效率。
- 方法
- 在受控环境中让智能体把经验沉淀为可复用产物传给后续实例，提出「智能体可塑性」指标。
- 结果
- 未给出量化结果。
- 影响
- 为自我改进型智能体提供新的评估维度，选型时不能只看最终能力还要看学习效率。
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论文提出智能体可塑性指标，前沿模型同等学习机会下改进轨迹差异巨大
- •可塑性定义为智能体把经验转化为未来未见过任务性能提升的效率
- •受控环境中智能体把经验沉淀为可复用产物并传给后续实例，按检查点测量训练与留出交互表现并计入学习成本
- •部分模型收益显著且持久，部分几乎无提升；训练域内收益向分布外条件迁移有限
- •最终能力最强的智能体未必是学习效率最高的，论文还分析了自我改进循环的不同瓶颈
为什么重要：现有评测只看固定时点的能力，可塑性把「学得多快、能否泛化」变成可测量指标，直接影响自进化智能体的选型与训练投入判断。
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