DeepMind 论文提出框架与权重协同进化新方法

Google DeepMind 发表论文 Evo²，提出让 agent 的 harness（工具、记忆、工作流等执行框架）与模型权重协同进化，认为模型外层框架与模型本身同等重要。方法上让同一个 AI 扮演两个角色：Proposer 负责改写自身 harness。实验显示该方法使 SWE-bench 成绩从 41%（或 GPT-5-mini 的 24.4%）显著提升至 48.3%，接近翻倍。

2026-10-13 ~ 2026-10-13 · 2 条相关

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