Microsoft 与多所高校提出 SkillOpt 技能优化方法
Microsoft 的 SkillOpt 证明优化后的智能体技能工件可在不同模型规模及 Codex 与 Claude Code 之间迁移
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- Microsoft 的 SkillOpt 证明优化后的智能体技能工件可在不同模型规模及 Codex 与 Claude Code 之间迁移
Microsoft 与上海交大、同济、复旦团队提出的 SkillOpt 通过文本空间优化训练单一技能文档，冻结目标模型，使优化后的技能工件可跨模型规模和跨工具链迁移。在 Codex 上优化的 SpreadsheetBench 技能部署到 Claude Code 后得分 81.8，超过后者自行训练技能得到的 80.4。全部 4 项跨模型、4 项跨工具链和 3 项跨基准迁移结果均高于目标的无技能基线。