研究者提出SkeMex医疗智能体自进化框架

研究者提出名为 SkeMex 的医疗智能体自进化框架，其特点是在部署后通过技能记忆提升医疗智能体表现，而不更新模型权重。 据该研究介绍，SkeMex 将交互轨迹蒸馏为结构化技能，组织成覆盖通用、任务特定与动作层的多分支仓库，并依据环境反馈估计上下文相关效用，用于指导价值感知检索与仓库治理。 研究称，SkeMex 在离线与在线临床任务中均优于代表性记忆型智能体，并可跨模型骨干泛化；相关数据与代码将公开。

AI 根据报道生成 · 53 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。