arXiv cs.AI· Hao Chen, Yukun Yan, Ziyu Han, Ye He, Chuanzhe Guo, Shangzhan Li, Qi Shi, Qingfu Zhu, Maosong Sun, Wanxiang Che·· 6 天前AI 评分42
RuHarness：协同进化评价准则与外壳以实现 AI 智能体持续自我改进
When the Critic Falls Behind: Co-Evolving Rubrics and Harnesses for Continual Agent Self-Improvement
AI 导读
研究人员提出 RuHarness 框架，通过协同进化评价准则（rubrics）与外壳（harnesses），解决监督标准静态带来的局限，实现 AI 智能体的持续自我改进。该框架能从执行轨迹中动态发现并重新评估行为准则，优先定位未解决的关键弱点以指导针对性的外壳更新。实验表明，RuHarness 在多项任务与骨干模型上均优于现有基线，尤其在未见保留任务上展现出更稳定的泛化能力。
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org