佐治亚理工提出 SourceLearn：让智能体沉淀源级能力，15 项设置中 13 项最佳

佐治亚理工提出 SourceLearn，让 LLM 智能体对权威来源沉淀源级理解能力，以持久「源模型」表示知识如何被组织与应用。它结合自我导向源学习（自适应回访源内容）与任务导向源学习（用下游任务经验暴露表征缺口）。在 5 个基准、3 个 LLM 后端的 15 项设置中，SourceLearn 13 项最佳，相对 Hybrid RAG 最高提升 22.6 个百分点。