SourceLearn 让智能体沉淀源级能力,15 项评测 13 项第一
GeorgiaTech · hf · 2026-10-06
LLM 智能体越来越依赖持久的外部知识源，但现有方法把重复使用同一来源简单当作重复检索。佐治亚理工提出「源学习」（source learning）：让智能体对一个权威来源沉淀可复用的、源特定的理解能力，用持久的「源模型」表示其知识如何被组织、解释和应用。
SourceLearn 结合两种互补机制：自我导向源学习（识别理解不足之处并自适应回访源内容）和任务导向源学习（用下游任务经验暴露表征缺口与高频需求），学习信号决定哪些内容需要重新审视，持久更新则从权威来源重建。
在 5 个基准、3 个 LLM 后端的实验中，SourceLearn 在 15 项设置中的 13 项取得最佳成绩，相对 Hybrid RAG 最高提升 22.6 个百分点，显著优于静态源表示与基于经验的记忆基线。
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