arXiv · cs.AI· Zelin Tan, Yiqun Zhang, Hao Li, Zhiyao Cui, Hejia Geng, Shao Zhang, Hangfan Zhang, Yang Chen, Xiaosong Wang, Lilong Wang, Zhenfei Yin, Shuyue Hu, Chen Zhang, Lei Bai·· 2 天前
SKT：通过验证式合成数据实现大规模 Agent 技能使用训练
SKT: Skill-Use Training at Scale via Verified Synthetic Data Generation
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作者：Zelin Tan, Yiqun Zhang, Hao Li, Zhiyao Cui, Hejia Geng, Shao Zhang, Hangfan Zhang, Yang Chen, Xiaosong Wang, Lilong Wang, Zhenfei Yin, Shuyue Hu, Chen Zhang, Lei Bai
研究任务与主要进展
SKT 是一种面向 Agent 技能使用训练的验证式数据合成流程，能够从大规模 skills 生成任务和可执行轨迹。作者基于 2,000 个公共 skills 构建了 4,000 个任务包和 27,164 条验证轨迹；摘要称，基于这些轨迹进行监督微调可提升不同模型、基准和 Agent harness 下的技能使用性能，并随更广泛的技能覆盖而增强。
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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