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SkillLift論文、エージェントスキル進化のトークンコスト40～70%削減を報告

DAIR.AIは、フルロールアウトですべての改訂を採点する代わりに、学習したルーブリックを訓練してエージェントのスキルプロンプト候補をランク付けするSkillLift論文を取り上げた。SkillsBenchおよびWildClawBenchでSkillOptとCoEvoSkillsを上回り、40～70%少ないトークン数で目標性能に達したと報告している。