लेखकों ने DisCo प्रस्तुत किया, एक कौशल-संचालित शोध एजेंट जो बाहरी स्रोतों से विशिष्ट डोमेन की जानकारी को संक्षिप्त करके संचालनात्मक ज्ञान में अंतराल को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। सिस्टम व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले मशीन लर्निंग रिपॉजिटरी को दो पूरक रूपों के माध्यम से पुनः उपयोग योग्य, सत्यापित कौशल में संक्षिप्त करता है: व्यापक उपयोगिता के लिए कार्य-अज्ञात संक्षेपण और विशिष्ट आवश्यकताओं के लिए कार्य-उन्मुख संक्षेपण।

  • DisCo AREX-कौशल लाइब्रेरी उत्पन्न करता है, जिसमें 20 क्षेत्रों और 178 क्षमता परिवारों में 1,000 ML रिपॉजिटरी से संक्षिप्त 5,000 से अधिक सत्यापित कौशल शामिल हैं।
  • जब GPT-5.5 बैकबोन और निश्चित निष्पादन बजट के साथ जोड़ा जाता है, तो कौशल-संयुक्त एजेंट MLE-bench पर 134.3%, PaperBench पर 34.4%, FrontierCS पर 9.2% और PassNet पर 14.0% पर बिना कौशल वाले आधार रेखा से बेहतर प्रदर्शन करता है।

ये परिणाम दर्शाते हैं कि संक्षिप्त संचालनात्मक संदर्भ जोड़ने से स्वतंत्र एजेंटों को प्रत्येक रन के दौरान उसे फिर से खोजने के बजाय कार्यओं में ज्ञान का पुनः उपयोग करने की अनुमति मिलती है।