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首先，研究团队在两大基准测试中验证系统性能：需要多步推理、多模态处理及网络浏览的GAIA基准，以及涵盖数学、生物等八大学科的专家级HLE基准。以Gemini-3.1-Flash作为底层冻结模型，Memento-Skills在GAIA测试集准确率较静态基线提升13.7个百分点（66.0%对52.3%）；在领域结构允许跨任务技能复用的HLE基准上，性能提升超一倍（38.7%对17.9%）。其专用技能路由器将端到端任务成功率提升至80%，远超BM25检索50%的水平。
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