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研究提出多任务自进化Agent框架
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AI 综述
2026年10月，相关研究提出一种多任务自进化Harness框架，使AI智能体能够充当自身的优化器，由同一个冻结模型在求解任务后直接修改运行自身的代码。实验显示，该框架从49行种子Harness起步，第一阶段多任务预训练使分布内与分布外基准平均分分别提升4.48分和12.64分；在Claw-Eval上的持续演化进一步将得分从66.17提升至68.06，成绩超越Codex。
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最新进展10月1日 12:00
研究提出多任务自进化Harness框架，智能体通过修改自身运行代码实现性能提升并超越Codex。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月1日
- arXiv 人工智能多任务自进化 Harness：以智能体作为自身的优化器
研究提出一种让 AI 智能体充当自身优化器的多任务自进化 Harness 框架，由同一冻结模型在求解任务后直接修改运行自身的代码。从 49 行种子 Harness 起步，第一阶段多任务预训练使分布内与分布外基准平均分分别提升 4.48 分和 12.64 分。在 Claw-Eval 上的持续演化进一步将得分从 66.17 提升至 68.06，超越 Codex。
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