--- format: "aidr-story-markdown/v1" id: "4428c872a95cba5247efed3965e2e90e3a919e3e4b713a881b21f37845c8558c" canonical_url: "https://aidr.today/4428c872?lang=vi" title: "Học Kỹ năng Sorap: Xen kẽ giữa dạy và thực hành để chuyển giao kỹ năng agent" lang: "vi" requested_lang: "vi" available_langs: ["en","vi"] translation_fallback: null fallback_fields: [] published_at: "2026-10-22T00:00:00.000Z" category: "Research" topics: ["agent"] source_urls: ["https://huggingface.co/papers/2610.17860"] summary: "Kỹ năng (Skills) cải thiện các agent dựa trên LLM bằng cách làm cho kiến thức nhiệm vụ có thể tái sử dụng xuyên các phiên. Học được các Kỹ năng có thể chuyển giao đòi hỏi bằng chứng về một quy trình và các điều kiện sử dụng của nó, những gì một lần thử nhiệm thành công có thể để chưa được kiểm tra. Chúng tôi giới thiệu Sorap Skill Learning (SSL), xen kẽ giữa dạy của chuyên gia và thực hành của Student. Một Educator dẫn dắt quá trình điều tra trong khi Student vẫn là người vận hành môi trường duy nhất và tác giả của Skill, có khả năng đặt câu hỏi, thử nghiệm và điều chỉnh lời khuyên. Để kiểm tra khả năng tái sử dụng ngoài nhiệm vụ học tập, chúng tôi xây dựng SkillTransferBench, với 35 nhóm nhiệm vụ và 408 trường hợp thực thi, ghép cặp các biến thể công cộng với đánh giá được giữ lại trong các phiên giải pháp mới. Trên nhóm chính gồm 22 nhóm và 155 trường hợp, Fixed-Window SSL đạt được 0.801 tiện ích, so với 0.723 không có Skill, 0.761 cho Trace2Skill được điều chỉnh (rút gọn quỹ đạo), và 0.751 cho SKILL-KD được điều chỉnh (rút gọn đối lập). Trên ba cặp mô hình trên các nhóm chung, hướng dẫn xen kẽ vượt trội hơn so với tác giả chuyên gia và dạy sau này. Phân tích quy trình liên kết…" --- # Học Kỹ năng Sorap: Xen kẽ giữa dạy và thực hành để chuyển giao kỹ năng agent > [Open the canonical story]() **Published:** 2026-10-22T00:00:00.000Z **Category:** Research **Topics:** agent ## Summary Kỹ năng \(Skills\) cải thiện các agent dựa trên LLM bằng cách làm cho kiến thức nhiệm vụ có thể tái sử dụng xuyên các phiên\. Học được các Kỹ năng có thể chuyển giao đòi hỏi bằng chứng về một quy trình và các điều kiện sử dụng của nó, những gì một lần thử nhiệm thành công có thể để chưa được kiểm tra\. Chúng tôi giới thiệu Sorap Skill Learning \(SSL\), xen kẽ giữa dạy của chuyên gia và thực hành của Student\. Một Educator dẫn dắt quá trình điều tra trong khi Student vẫn là người vận hành môi trường duy nhất và tác giả của Skill, có khả năng đặt câu hỏi, thử nghiệm và điều chỉnh lời khuyên\. Để kiểm tra khả năng tái sử dụng ngoài nhiệm vụ học tập, chúng tôi xây dựng SkillTransferBench, với 35 nhóm nhiệm vụ và 408 trường hợp thực thi, ghép cặp các biến thể công cộng với đánh giá được giữ lại trong các phiên giải pháp mới\. Trên nhóm chính gồm 22 nhóm và 155 trường hợp, Fixed\-Window SSL đạt được 0\.801 tiện ích, so với 0\.723 không có Skill, 0\.761 cho Trace2Skill được điều chỉnh \(rút gọn quỹ đạo\), và 0\.751 cho SKILL\-KD được điều chỉnh \(rút gọn đối lập\)\. Trên ba cặp mô hình trên các nhóm chung, hướng dẫn xen kẽ vượt trội hơn so với tác giả chuyên gia và dạy sau này\. Phân tích quy trình liên kết… ## Sources - [Story source]()