Google Research a presente WikiSkill, un cadre permettant aux agents d’IA d’apprendre de leur experience et de conserver ces connaissances d’une iteration a l’autre. Le systeme repose sur une base de connaissances persistante de style wiki composee de trois couches et quatre composants cles. Les resultats obtenus avec Gemini-3.5-Flash sont particulierement impressionnants : le score sur LiveMathematicianBench est passe de 33,0 % a 72,6 %, et celui sur SpreadSheetBench de 50,5 % a 76,6 %. En moyenne, le gain s’eleve a 12,0 points sur l’ensemble des cinq bancs d’essai. Les etudes d’ablation ont confirme que la persistence de la couche wiki est le facteur determinant de ces ameliorations. Les competences acquises par un modele se sont meme revelees plus efficaces que des competences auto-evoluees lorsqu’elles ont ete appliquees a un autre modele.
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