arXiv cs.AI· Jingzhe Liu, Jiliang Tang, Tong Zhao, Neil Shah, Clark Mingxuan Ju·· 11 天前AI 评分43
SSR 框架：通过连续规模竞速实现智能体 Harness 演化
Forging More Tasks into Better Harnesses: Agentic Harness Evolution via Successive Scale Racing
AI 导读
新研究提出连续规模竞速（SSR）框架，通过自适应搜索最优证据组合优化智能体 Harness 演化，解决了演化任务池扩展时的性能退化问题。在 3 个 benchmark 的 6 种配置下 SSR 均取得 SOTA；任务池从 40 增至 200 时，通过率从 64.3% 稳步提升至 68.3%，而基线性能全部下滑。此外，其竞速机制还在低算力预算下减少了 60% 的验证执行量。
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