研究者提出SkillNEO方法优化Agent技能进化

Enze Ma等人在arXiv发布论文，提出SkillNEO——一种面向LLM Agent技能的非精英主义进化优化框架。该方法将'选用版本'与'继续改进的版本'分开选择，避免过早丢弃低分但有价值的中间版本。 论文称，在覆盖软件工程、办公等八个领域的86个SkillsBench任务上，SkillNEO将GPT-5.4 Mini的平均奖励从49.1%提升到66.4%，达到GPT-5.5和GPT-5.6 Luna使用原始技能时的水平。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。