Microsoft、複数モデル間でのエージェントスキル転送を最適化する「SkillOpt」を発表

記事の3ポイント

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   SkillOpt の仕組みと成果物

   Microsoft と中国の大学が共同開発したテキスト空間最適化手法であり、ターゲットモデルを凍結した状態で自然言語スキル文書を訓練し、最終的に単一のファイル（best_skill.md）として出力する。

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   同族内でのスケール移転性能

   GPT-5.4 系列で訓練されたスキルをより小さなバリアントへ移植した際、SpreadsheetBench では在域学習の 82% の利益が維持され、LiveMath では逆転現象も観測されるなど、移植性のばらつきがある。

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   異なるコードハネス間での強力な移転

   GPT-5.5 ベースで Codex から Claude Code へスキルを移した際、スコアが 22.1 から 81.8 に向上し、在域学習の結果（80.4）をわずかに上回る結果を示した。