CompSkill 用执行经验改进技能检索，在 ToolQA 上超过多个基线。
资讯摘要
论文提出 CompSkill，用学习到的 512 维键索引技能文档，并把同一任务下的匹配执行对比编译为技能偏移与有上限的键残差（KeyOpt），使历史经验只改变执行器拿到哪份文档、不改动文档文本。作者报告 SkillRet NDCG@10 从 64.0 升至 70.9，维度仅为原来的八分之一；在 ToolQA 上单文档完成 256/332 与 260/332 任务，超过所有基线，在 AppWorld 与 ALFWorld 上与最强基线持平。
要点速读
- CompSkill 以 512 维学习键索引技能，并将同任务匹配对比编译为技能偏移和键残差，经验只影响检索选择而非文档内容。
- 作者报告 SkillRet NDCG@10 由 64.0 提升至 70.9，键维度降至八分之一。
- 在 332 个新生成 ToolQA 任务上，GPT-5.6-luna 完成 256 个，多于 BM25、SkillRet-8B、Tool2Vec 和 RankGPT；全部 844 个 ToolQA 任务上比最强基线多完成 24 个。
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采集于 2026/11/4 08:00:28（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。