深度分析
SkillReranker：結構化任務‑技能圖提升 LLM 代理人效率與成功率
隨著技能庫規模擴大，傳統僅靠語意相似選擇易產歧義。SkillReranker 透過任務與技能分解，構建有向無環執行圖，劃分子任務並在段內重新排序，提升完成率、減少互動步數與 token 用量。相較於固定Top‑k檢索，SkillReranker能根據任務難度自調技能數量，兼顧效能與資源效率。
深度分析
隨著技能庫規模擴大，傳統僅靠語意相似選擇易產歧義。SkillReranker 透過任務與技能分解，構建有向無環執行圖，劃分子任務並在段內重新排序，提升完成率、減少互動步數與 token 用量。相較於固定Top‑k檢索，SkillReranker能根據任務難度自調技能數量，兼顧效能與資源效率。
Holotron-12B
H公司基於NVIDIANemotron‑Nano‑2VL開發Holotron-12B，採用混合狀態空間模型與注意力機制提升長序列推論效能，於WebVoyager測試中達2倍以上吞吐量，顯示其在並發電腦使用任務上的優勢。100工作者下處理8.9k token，較前代Holo2-8B提升顯著。