待验证50% 置信基准精确时间

EvoSkill v2 的进化器每获得一个百分点的留出集通过率提升，所花费的成本都低于 SkillOpt 和 SkillBoost 的优化器。

1

来源数

50%

置信度

中期 (~90 天)

时效性

2026/10/20

首次发现

有效期至：2027/1/18

来源

EvoSkill v2：有状态进化器如何让AI智能体自我改写技能

涉及实体

EvoSkill v2model SkillOptmodel SkillBoostmodel

相关事实

待验证调用已有Skill消耗的Token远少于从零生成，且成功率因反复迭代而提升70% 相似待验证当编程智能体不再自己生成测试时，任务成功率提升，整体速度快了约6%，成本降低了约9%67% 相似待验证Retriever AI 官方声称其准确率超过 OpenAI、Anthropic 和 Muse，速度是它们的 5 倍，成本仅为 1/300。66% 相似待验证英伟达从A100到H100再到Blackwell架构的迭代节奏不足两年，每代性能提升幅度达数倍66% 相似待验证完成相同任务时，SWE-2所需的交互轮次比前代SWE-1.7减少了58%，成本降低了81%，同时得分更高66% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/1074287

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/1074287

MCP

get_claim(id=1074287)