論文の概要: Evolutionary Context Search for Automated Skill Acquisition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.16113v1
• Date: Wed, 18 Feb 2026 00:47:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-19 15:58:30.480979
• Title: Evolutionary Context Search for Automated Skill Acquisition
• Title（参考訳）: 自動スキル獲得のための進化的文脈探索
• Abstract要約: 進化的コンテキスト探索(Evolutionary Context Search, ECS)は,小さな開発セットの精度を用いてコンテキストの組み合わせを探索する進化的手法である。 実証実験の結果、ECSはBackendBenchを27%改善し、$-benchを7%改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.405645674869433
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models cannot reliably acquire new knowledge post-deployment -- even when relevant text resources exist, models fail to transform them into actionable knowledge without retraining. Retrieval-Augmented Generation attempts to bridge this gap by surfacing relevant documents at inference time, yet similarity-based retrieval often fails to identify context that actually improves task performance. We introduce Evolutionary Context Search (ECS), an evolutionary method that searches context combinations using accuracy on a small development set, requiring only inference calls without weight updates. ECS moves beyond semantic similarity to discover non-obvious context pairings that significantly boost performance. Our empirical results show that ECS improves BackendBench by 27\% and $τ$-bench airline by 7\%. The evolved contexts are model-agnostic, as those evolved with Gemini-3-Flash transfer effectively to Claude Sonnet and DeepSeek. This suggests that ECS opens a path toward automated context discovery for skill acquisition -- an efficient alternative to manual prompt engineering or costly fine-tuning.
• Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルは、デプロイ後の新たな知識を確実に取得することはできない -- 関連するテキストリソースが存在するとしても、モデルは、再トレーニングなしに、それらを実行可能な知識に変換することができません。 検索-拡張生成(Retrieval-Augmented Generation)は、関連する文書を推論時に参照することで、このギャップを埋めようとするが、類似性に基づく検索は、タスクのパフォーマンスを実際に改善するコンテキストを特定するのに失敗することが多い。 進化的コンテキスト探索(Evolutionary Context Search, ECS)は、小さな開発セットの精度でコンテキストの組み合わせを探索する進化的手法である。 ECSはセマンティックな類似性を超えて、パフォーマンスを大幅に向上させる、予期せぬコンテキストペアリングを発見する。 実験の結果,ECS は BackendBench を 27 %,τ$-bench を 7 % 改善した。 Gemini-3-FlashがClaude SonnetとDeepSeekに効果的に移行したことで進化したコンテキストはモデルに依存しない。 これは、ECSがスキル獲得のための自動コンテキスト発見への道を開くことを示唆している。

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