Un equipo de investigación de la CUHK ha propuesto SLIM, un marco dinámico de gestión del ciclo de vida de las habilidades para agentes con modelos de gran tamaño. Permite a los agentes conservar, retirar o ampliar de forma autónoma habilidades externas durante el aprendizaje por refuerzo. SLIM supera a los métodos existentes en una media de 7,1 puntos porcentuales, alcanzando un 87,5 % de éxito en ALFWorld frente al 75,0 % de la línea de base, y muestra buenos resultados en tareas de SearchQA.