DisCo 把 GitHub 仓库蒸馏成技能库,MLE-bench 成绩翻倍至 72.89%
rohanpaul_ai · x · 2026-09-06
论文提出 DisCo：AI agent 大量算力浪费在重复摸索工具选型、配置和排错上，而把这些「操作性知识」蒸馏成可复用技能即可大幅提升表现。
- 方法：从 GitHub 仓库和论文中蒸馏紧凑、经验证的技能，分任务无关（沉淀通用技能库）和任务导向两条路线。
- 规模：AREX-Skill Library 含从 1,000 个常用 ML 仓库蒸馏的 5,353 个技能，覆盖 20 个领域、178 个能力族。
- 效果：在 GPT-5.5、Codex 与执行预算均不变的前提下，MLE-bench 从 31.11% 升至 72.89%（+134.3%），PaperBench +34.4%，FrontierCS、PassNet 同样提升。
核心结论：更强的 agent 可能来自教会它经过验证的工作方式，而非一味把底层模型做大。
所属事件:DisCo 将 GitHub 仓库蒸馏成 5000+ 技能，MLE-bench 大幅提升(4 条相关)→
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