arXiv · cs.AI· Qianhan Feng, Zhongzhen Huang, Yakun Zhu, Xiaofan Zhang, Qi Dou·· 1 天前
HMED通过回溯修订后果改进智能体Skill发现
Learning from Revision Consequences: Hindsight Meta-Experience Distillation for Self-Improving Agents
arXiv:2610.07979v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Qianhan Feng, Zhongzhen Huang, Yakun Zhu, Xiaofan Zhang, Qi Dou
研究任务与主要进展
论文提出HMED，将Meta-Skill修订回溯到同一初始发现状态，比较其后续搜索后果，并将结果整理为可复用的Meta-Experience。基于论文摘要，HMED在三个交互式智能体基准、开源与闭源模型上均较强基线提升了Skill发现表现。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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