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研究人员提出CoHARL强化学习框架协同演化Agent与环境
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AI 综述
2026年10月28日，arXiv机器学习领域发布关于CoHARL框架的研究成果。该强化学习框架通过协同进化共享智能体策略与一组可执行harness来提升性能。测试结果显示，CoHARL在SWE-rebench基准测试中取得了27.6%的平均解决率，相比仅搜索harness提升了6.4个百分点。此外，该框架在SWE-bench Verified与Terminal-Bench 2.0基准测试上也均取得了性能增益。
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最新进展10月28日 12:00
CoHARL在SWE-rebench取得27.6%解决率，较仅搜索harness提升6.4%。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv 机器学习CoHARL：利用强化学习协同进化智能体策略与可执行 Harness
CoHARL 强化学习框架通过协同进化共享智能体策略与一组可执行 harness，在 SWE-rebench 上取得 27.6% 的平均解决率。该成绩比仅搜索 harness 提升 6.4 个百分点，并在 SWE-bench Verified 与 Terminal-Bench 2.0 上取得增益。
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