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腾讯SkillAdam论文：优化Agent指令更稳更省
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AI 综述
腾讯发布新论文提出SkillAdam方法，旨在让智能体指令的自动优化更高效、成本更低。该方法通过记录已修复问题并避免大规模重写，在长购物和旅行规划任务中，SkillAdam平均准确率达28.3%，优于此前最佳方法SkillOpt的21.7%，且token消耗约为其三分之一。目前该消息由X用户Rohan Paul发布，尚未见官方正式公告或完整论文细节。
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最新进展10月2日 18:53
腾讯SkillAdam在长任务中准确率28.3%，超SkillOpt的21.7%，token消耗仅约三分之一。报道时间线
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10月2日
- X：Rohan PaulSkillAdam：让智能体指令自动优化更稳更省
腾讯新论文提出 SkillAdam，通过记录已修复问题和避免大规模重写，让智能体指令的自动优化更高效、成本更低。在长购物和旅行规划任务中，SkillAdam 平均准确率达 28.3%，优于此前最佳方法 SkillOpt 的 21.7%，且 token 消耗约为其三分之一。
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