arXiv · cs.AI· Yuhua Jiang·· 3 天前AI 评分44
HarnessMM：通过递归自我改进提升 Harness token 效率
HarnessMM: Recursive Self-Improvement for Harness Token Efficiency
来源与原文
arXiv · cs.AI
作者：Yuhua Jiang
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.32813v1
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AI 导读
论文提出 HarnessMM，通过受保护的决策复用与递归自我改进（RSI）降低 Agent harness 的 token 消耗，actor 权重保持不变。在 HumanEval 上，Codex 成功率保持 90.82%，Tokens/task（k）从 66.72 降至 47.02（节省 29.54%）；DeepSeek Harness 成功率从 71.43% 升至 85.71%，Tokens/task（k）从 96.28 降至 11.62（节省 87.93%）。MBPP 消融显示成本比单次使用图低 26.91%，比保留回调低 19.52%。
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