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Lilian Weng 博客:Harness Engineering 推动 AI 递归式自我改进

Lilian Weng 在博客中提出,短期 RSI 将通过模型改进其部署系统(harness)实现,而非直接重写自身权重。博客归纳了三类基础设计模式:workflow automation、文件系统持久记忆、子 agent 并行。在 harness 优化上,介绍了 Context Engineering(ACE/MCE)和 Meta-Harness 双层搜索,并实验了 Self-Harness 可学到针对不同基座模型弱点的特定指令。STOP 方法在 GPT-4 有效,但在 GPT-3.5 和 Mixtral 上退化。进化搜索方法 Darwin Gödel Machine 在 SWE-bench Verified 上将得分从 20% 提升至 50%。

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这篇博客把 auto-research、自改进 agent 等方向的工作收成系统框架,想了解 RSI 怎么落地可以看。

3 sources63° AI heatLast updated 2026/7/7 06:49:45

Evidence

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