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MoMHa：LLM 外挂框架的多目标优化
论文提出Meta-Harness系统，将围绕大模型的Python外挂代码（提示构造、调用路由、输出解析）视为一等设计面，在准确率、行为安全与token成本三目标上做搜索。核心发现是单阶段联合奖励提案器MoMHa优于两阶段方案与仅准确率基线，在17个领域评测中表现最佳，行为安全得分最高且每例节省95…
arXiv cs.AI35 天前
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论文提出Meta-Harness系统，将围绕大模型的Python外挂代码（提示构造、调用路由、输出解析）视为一等设计面，在准确率、行为安全与token成本三目标上做搜索。核心发现是单阶段联合奖励提案器MoMHa优于两阶段方案与仅准确率基线，在17个领域评测中表现最佳，行为安全得分最高且每例节省95…