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IBM研究提出ALTK-Evolve学习记忆方法
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AI 综述
2026年10月20日，IBM Research 提出 ALTK-Evolve 方法，用 GPT-4.1 从智能体自身任务轨迹中提炼行为准则并追加到系统提示词，不更新模型权重。在 τ²-bench 零售任务上，该方法的 Pass^4 从 57.5% 升至 67.5%，超过所有前沿模型条目和微调模型 RAFT-30B-A3B 的 61.4%。在航空任务上，搭配 GPT-5.5 的版本 Pass^4 达 82.0%，位列榜首。报道称该方法让 GPT-4.1 智能体登顶 τ²-bench 客服任务榜。目前进展为上述基准结果公布。
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最新进展10月20日 23:24
ALTK-Evolve 在 τ²-bench 零售与航空任务上取得领先的 Pass^4 成绩。报道时间线
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10月20日
- 核心模型与趋势IBM Research 的 ALTK-Evolve 用学习记忆让 GPT-4.1 智能体登顶 τ²-bench 客服任务榜
IBM Research 提出 ALTK-Evolve，用 GPT-4.1 从智能体自身任务轨迹中提炼行为准则并追加到系统提示词，不更新模型权重。在 τ²-bench 零售任务上，该方法的 Pass^4 从 57.5% 升至 67.5%，超过所有前沿模型条目和微调模型 RAFT-30B-A3B 的 61.4%。在航空任务上，搭配 GPT-5.5 的版本 Pass^4 达 82.0%，位列榜首。
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