提出Socratic Skill Learning与SkillTransferBench

Letian Zhu 等在 arXiv 发布论文，提出 Socratic Skill Learning（SSL）：专家在 Agent 实践过程中持续教学，Student 负责环境操作、提问、测试和编写 Skill，以学习可跨会话复用的技能及其适用条件。 论文同时构建 SkillTransferBench 基准，含 35 个任务家族、408 个可执行案例，公开变化规格并在全新 solver 会话中做留出评估。在主 22 家族、155 例队列上，Fixed-Window SSL 达 0.801 utility，高于无 Skill 的 0.723、改编 Trace2Skill（轨迹蒸馏）的 0.761 和改编 SKILL-KD（对比蒸馏）的 0.751。其 Issue-Guided SSL 变体跨 Skill 修订跟踪未解决问题以聚焦评审，达 0.805 utility 且 Educator token 减少 61.7%。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。