BoxBox用热更新优化长跑Agent
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BoxBox用热更新优化长跑Agent
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AI 综述
Microsoft与南京大学、浙江大学等合作者发布BoxBox论文,提出让长跑Agent自主修改运行框架的harness kernel并热加载新版本,在保留执行上下文的同时无需重启任务。 配套PerfRace基准覆盖50个真实软件项目优化任务、每种方法运行3次。论文实验显示,在相同4小时和成本预算下,BoxBox的Speedup@4h为1.70倍,高于最强基线的1.54倍;其成本效率也更高,报告数据为16.41美元,而基线超过23美元。
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最新进展11月10日 04:15
BoxBox论文提出长跑Agent任务中的harness热更新机制,速度提升1.70倍报道时间线
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11月10日
- AGI HuntBoxBox论文提出长跑Agent任务中的harness热更新机制,速度提升1.70倍
Microsoft与南大、浙大等合作者提出BoxBox,让Agent在长跑任务中自主修改harness kernel并热加载新版本,保留执行上下文且无需重启任务。配套发布PerfRace基准,在50个真实软件项目测试任务中,Speedup@4h达到1.70×,最强基线为1.54×,成本效率也高于基线。
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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。