新论文提出 Agent Plasticity:衡量智能体从经验中自我改进的效率
anirudhg9119 · x · 2026-10-09
- 论文《Agent Plasticity: Measuring Self-Improvement Through Experience》(arXiv 2610.08902)由 Harman Singh、Anuj Mahajan、Jason Weston 等人撰写,提出用「agent plasticity」衡量智能体把经验转化为未来 held-out 性能提升的效率,而非只测固定时点的能力。
- 方法:让 agent 把过往经验「摊销」成可被后续实例继承的复用工件,在各 checkpoint 同时测训练与 held-out 环境表现,并计入学习成本;回答三个问题:性能是否提升并泛化、习得效率如何、自我改进在哪里崩溃。
- 发现:前沿模型在相近学习机会下改进轨迹差异巨大,有的获得持续大幅提升,有的停留在初始水平附近;训练域内的增益迁移到分布外时往往只有部分生效。Oriol Vinyals 评价这是衡量 in-context learning 的好基准。
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