提出 Agent Plasticity:衡量智能体从经验学习的效率,最强者未必最会学
RulinShao · x · 2026-10-09
Harman Singh 等人研究「智能体从经验中学习的效果如何」:让智能体把经验摊销(amortize)为可复用的工件(artifacts),并提出 Agent Plasticity 指标,衡量其在留出环境上的改进效率。
核心发现:排行榜上的最强智能体并不一定是学习效率最高的那一个——静态能力强与从经验持续改进的能力是两回事。Rulin Shao 转发了该工作。
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