arXiv论文：自改进分支混合优化Agent Harness，奥数相对提升34.8%
rohanpaul_ai · x · 2026-10-04
arXiv 论文《Mixture of Self-Improving Branches For Agent Harness Optimization》（Meta、杜克、加州大学，作者 Haoyu Dong 等 9 人）提出：
- 背景：Harness 优化是递归自改进（RSI）的实用场景——agent 生成的修改通过执行反馈影响后续改动。Meta-Harness 用固定开发集与固定提议策略迭代重写 harness，搜索被束缚在单一路径上，易陷入局部最优。
- 方法：把改进过程组织为多个分支，每个分支拥有不断演化的开发子集与提议策略：保留本分支领先 harness 比其他分支解出更多的题目，丢弃所有分支全部 harness 都能解的题目，并基于自身搜索历史修订提议策略。部署时用 router 为每个新输入在执行前选出由开发数据决定的分支头。
- 结果：Olympiad 级数学推理相对 Meta-Harness 提升 34.8%，Terminal-Bench 2.0 提升 11.6%，SWE-bench Lite 提升 3.8%；harness 选择与 router 配置仅依赖开发数据。
- 结论：让分支目标与提议策略共同演化，可以产出能力互补的 harness 组合。
所属事件:Meta等提出分支化自优化方法大幅提升Agent Harness性能(2 条相关)→
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