arXiv · cs.AI· Qiming Shi, Yibo Dou, Jiawen Zhu, Yulong Tao, Linbo Jin, Zhaolu Kang, Yunfan Zhou, Di Weng·· 1 天前
SKILL-KD：面向LLM智能体的对比式技能蒸馏框架
SKILL-KD: Contrastive Skill Distillation for LLM Agents
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作者：Qiming Shi, Yibo Dou, Jiawen Zhu, Yulong Tao, Linbo Jin, Zhaolu Kang, Yunfan Zhou, Di Weng
研究任务与主要进展
作者提出SKILL-KD，通过对比学生失败轨迹与教师在同一任务上的轨迹，生成可执行的文本技能补丁，并在学生重新执行失败时迭代修订。基于论文摘要，该方法利用与轨迹关联的编辑历史和漂移感知技能整合，决定补丁的添加、合并或跳过；在五个智能体基准和两种学生设置中，冻结学生相较固定模型适配基线持续获得改进。
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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