MIT 研究者 Alex Zhang 深谈：更好的 harness 能释放模型潜在能力
Latent Space · youtube · 2026-10-02
Latent Space 播客本期嘉宾是 MIT 博士生、Recursive Language Models（RLM）作者 Alex Zhang，与 swyx 对谈 coding agent 架构与前沿研究话题。
核心观点：
- Claude Code、Codex 等主流编码 agent 在结构上高度相似，都是「模型 + 简陋 harness」的组合；当前模型可能存在大量能力过剩（capability overhang），更好的 harness 设计（上下文卸载、代码执行、递归子 agent、共享记忆）能直接释放这些潜在能力。
- RLM 提出递归式语言模型架构；Prime Agent 探索持续运行的 harness 与持久化 agent 间通信。未来的「语言模型」可能表层是简单接口，底层实为不可见的 agent 集群。
- OpenAI 曾做 1 万 agent 实验：消耗 1300 亿输出 token、等值约 4000 万美元来解决单一问题；但集群中大量搜索可能被浪费，收敛仍然困难。Kimi 的 swarm 思路与 OpenAI 路线不同。
其他话题：AI 生成 GPU kernel 为何仍不及人类专家；GEV 等非自回归替代架构；SWE-bench、ReAct、Quiet-STaR 背后的研究品味；speculative programmatic tool calling 让工具执行与生成重叠；英语/代码/「Neuralese」是否约束模型推理；以及学术界为何应下产业界不敢下的赌注。
所属事件:MIT 博士 Alex Zhang 深谈递归语言模型释放模型潜力(2 条相关)→
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