Skill1
요약
Skill1은 단일 정책을 사용하여 공유된 보상 신호로부터 스킬을 동시에 선택하고 활용하며 증류(distill)하는 통합 프레임워크를 제공합니다. 이를 통해 언어 에이전트가 지속적인 스킬 라이브러리를 구축할 수 있게 합니다. 또한, ByteDance Seed는 글로벌 의미론적 조직과 로컬 텍스트 구현을 분리한 계층적 잠재 확산 언어 모델(DLM)인 Cola DLM을 제시하며, 이는 다양한 벤치마크에서 강력한 성능을 보여줍니다.
핵심 포인트
- Skill1은 스킬 선택, 활용, 증류를 통합하여 에이전트의 지속적인 스킬 라이브러리 구축을 가능하게 합니다.
- 제안된 프레임워크는 ALFWorld 및 WebShop 등에서 기존 스킬 기반 및 RL 기준 모델보다 우수한 성능을 입증했습니다.
- Cola DLM은 글로벌 의미론적 조직과 로컬 텍스트 구현을 분리하는 계층적 잠재 확산 언어 모델입니다.
- Cola DLM은 2000 EFLOPs 규모로 확장되었으며, 8개 벤치마크에서 강력한 성능을 보였습니다.
Skill1
A unified framework that trains a single policy to simultaneously select, utilize, and distill skills from a shared reward signal, enabling persistent skill libraries for language agents.
hhttps://huggingface.co/papers/2605.06
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Outperforms prior skill-based and RL baselines on ALFWorld and WebShop by co-evolving skill selection, utilization, and distillation toward a shared task-outcome objective.
ByteDance Seed presents Cola DLM
A hierarchical latent diffusion language model that separates global semantic organization from local text realization, scaling to 2000 EFLOPs with strong performance across 8 benchmarks.
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