arXiv cs.AI· Zijian Chen, Zheng Zhang, Miao Jia, Xingchen Hu, Weibo Gao, Linan Yue·· 11 小时前AI 评分29
Learner2Skill：将学习者行为外化为可复用技能，实现高效学习者模拟
From Learner Behavior to Reusable Skills for Effective and Efficient Learner Simulation
AI 导读
Learner2Skill 将历史交互中获得的学习者模拟能力外化为持久可复用的 Simulation Skill，避免重复处理不断增长的交互历史。该 Skill 记录学习者当前学习状态与反复出现的响应模式，随新交互持续演化，并可通过轻量 executor 校准适配新 LLM，无需从头重建学习者。
正文 · AI 翻译
摘要：学习者模拟旨在复现特定学习者在面对新任务时的行为。尽管大语言模型（LLM）能够生成日益细粒度的学习行为，但现有方法往往需要反复处理不断增长的交互历史来重建学习者。这会带来额外的上下文与推理成本，并使所获得的学习者特定模拟能力难以在不同 LLM 之间复用。为此，我们提出 Learner2Skill，将从历史交互中获得的模拟能力外化为一个持久且可复用的模拟技能（Simulation Skill）。该技能捕捉学习者当前的学习状态与反复出现的响应模式，随着新的真实交互到来而演进，并可通过轻量级执行器校准适配到新的 LLM，而无需从头重建学习者。实验表明，Learner2Skill 能更忠实地复现细粒度学习者行为，同时降低总体 token 成本，且所构建的同一技能可在不同 LLM 执行器之间有效复用。
| 评论： | 16 页 |
| 主题： | 人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2609.37157 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2609.37157v3 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.37157 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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来源：arXiv cs.AI · arxiv.org