先了解这件事
AI 综述
Google DeepMind 发表论文,发现自进化智能体在学习新任务时会遗忘旧任务。该团队在话题、工作流或领域不断变化的任务流上测试了 ReasoningBank、GEPA 和 Meta-Harness。结果显示,GEPA 学得最多,平均每块提升 6.2 分,但在其他任务上损失也最大,为 4.3 分;它学会向用户追问缺失信息后,后续任务块改写了这条规则,15.5 分的增益降至 2.5 分。作者建议,若智能体会自行修改提示词或记忆,应把任务专属规则分开存放,并在每次更新后重测旧任务。目前该发现来自单一来源报道,尚无后续进展。
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- 来源：Rohan Paul
报道与讨论时间线
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10月21日
Rohan Paul
Google DeepMind 论文发现自进化智能体边学边忘，学得最快的方法破坏旧任务最多
Google DeepMind 新论文发现，自进化智能体在编辑系统提示词、记忆或技能文件来学习新任务时，会遗忘此前已掌握的任务。团队在话题、工作流或领域不断变化的任务流上测试了 ReasoningBank、GEPA 和 Meta-Harness，其中 GEPA 学得最多，平均每块提升 6.2 分，但在其他任务上损失也最大，为 4.3 分；它学会向用户追问缺失信息后，后续任务块改写了这条规则，15.5 分的增益降至 2.5 分。作者建议，若智能体会自行修改提示词或记忆，应把任务专属规则分开存放，并在每次更新后重测旧任务。