11 月 10 日提交的 PASE 研究，为智能体技能关联可执行程序，把操作流程与自然语言说明分开维护。任务失败后，系统可以针对程序片段打补丁，而不必反复重写整份技能文档。
作者在不同模型和基准上比较这种方式，报告其相对所测基线获得超过 2.8% 的改进，并在技能持续演化中呈现更稳定的效果。论文强调，程序化表达便于对具体步骤进行定向更新。
这项研究不需要修改基础模型参数。作者在论文中表示将通过 GitHub 发布代码和数据，因此稿件不把“计划公开”写成已经提供完整可下载工具。
来源：arXiv 原文。
图片来源：论文作者 / arXiv。