MOCHA：Agent技能多目标优化方法

研究者 Md Mehrab Tanjim 等人发布预印本论文，提出面向 Agent 技能优化的多目标方法 MOCHA（Multi-Objective CHebyshev Annealing）。该方法通过切比雪夫标量化选择要改进的技能，并接受能够扩展 Pareto 前沿的改进，同时从探索逐步退火到利用。 论文称，现有提示词优化器把准确性与经济性等多个目标压缩为单一分数，导致 1000 次 rollout 常常零进展，MOCHA 正是针对这一问题提出。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。