RRSI 论文:正则化让智能体框架自我进化少过拟合,涨 4.7 分省 30% token

HuaxiuYaoML · x · 2026-09-22

论文《RRSI: Regularized Recursive Self-Improvement of Agent Harnesses》(Huaxiu Yao 等人,Google 团队,2026-09-21 提交 arXiv)对自动化 agent harness 进化加入正则化,防止进化过程过拟合任务特有怪癖。

结果:在未见过的 benchmark 上最高提升 4.7 分,同时比未正则化的进化少用 30% 的 policy token。作者认为这让构建复杂 LLM 工作流的工程师可以超越手工 prompt 工程和脆弱的 DSPy 管线,走向抗记忆化、可控推理成本的自动化 harness 进化。

所属事件:Google 提出 RRSI:正则化约束 Agent 递归自改进(6 条相关)→

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