arXiv 论文提出 SSR 框架：用连续规模竞赛优化智能体 harness 进化
原文标题：Forging More Tasks into Better Harnesses: Agentic Harness Evolution via Successive Scale Racing
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arXiv 新论文发现，智能体 harness 进化中任务池扩大反而导致现有方法性能下降，原因是优化过程中的证据选择次优。作者提出 Successive Scale Racing（SSR）框架，按任务质量与覆盖度构造多样证据组合，并在小算力预算下高效竞速候选 harness。在三个基准的六种配置上均取得最优结果，任务池从 40 增至 200 时通过率由 64.3% 升至 68.3%，验证执行次数减少 60%。
- 问题
- 智能体 harness 进化中任务池扩大反而导致性能下降。
- 方法
- 按任务质量与覆盖度构造多样证据组合，并在小算力预算下竞速候选 harness。
- 结果
- 三个基准六种配置均达最优；任务池从 40 增至 200 时通过率由 64.3% 升至 68.3%，验证执行减少 60%。
- 影响
- 让智能体 harness 自动优化在更大任务池下仍可扩展，降低调优算力成本。
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