יום שישי, 31 ביולי 2026 LIVE
AI־INFO

כתבה arXiv cs.AI ·

נדידת ספרייה: אבחון ותיקון מצב כשל חרישי בספריות מיומנויות LLM

Library Drift: Diagnosing and Fixing a Silent Failure Mode in Self-Evolving LLM Skill Libraries
חוקרים זיהו מצב כשל חרישי בספריות מיומנויות LLM, הנקרא 'נדידת ספרייה'. התופעה גורמת לירידה בביצועים ולהצטברות של מיומנויות לא יעילות. המחקר מציע פתרון לבעיה זו, הכולל ניהול מיומנויות באמצעות קביעת תאריך פרישה וכתיבת מיומנויות מטא.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2605.19576v3 Announce Type: replace Abstract: Self-evolving skill libraries face a silent failure mode we term \emph{library drift}: unbounded skill accumulation without outcome-driven lifecycle management causes retrieval degradation, false-positive injections, and performance stagnation. Recent evaluation confirms the symptom (LLM-authored skills deliver +0.0pp gain while human-curated ones deliver +16.2pp (SkillsBench)), yet the underlying mechanism has not been isolated. We provide (1) a reproducible trigger: ablations that isolate drift: one disables skill injection (flat floor, +0.002), one imposes premature retirement (active harm, $-$0.019); (2) trace-level diagnostics: an append-only evidence log with per-skill contribution scores, attribution verdicts, and router engagement
קרא במקור המקורי