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Harness²框架提升LLM智能体的专业基准测试成绩

研究人员推出递归式Harness系统,在三套基准测试中提升了GLM‑5和Gemini 3.5 Flash的表现。

简讯作者: Oossa 发布日期: 1 分钟阅读

由Yanfei Chen带领的团队发布了Harness²。这是一款即插即用框架,可自动改进运行大型语言模型智能体的代码。系统采用两层递归:任务层会提出并测试代码修改,无需标准答案;Harness层则从这些修改中学习,以便用于后续任务。在三项专业基准测试中,经过一次递归,GLM‑5和Gemini 3.5 Flash的成绩在WorkBuddy‑Bench上最高提升11.5分,在JobBench上最高提升4.5分,在LAB上最高提升11.8个百分点。

为什么重要

这种方法有望让AI助手无需人工调整代码,就能适应新的现实任务;对于在不断变化的环境中部署LLM智能体的开发者而言,这可能带来帮助。

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