HarnessMM以守卫机制复用智能体决策
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HarnessMM以守卫机制复用智能体决策
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AI 综述
HarnessMM论文提出在模型与工具边界加入守卫机制，复用智能体已作出的决策，以减少重复推理。论文报告，DeepSeek harness的任务成功率从71.43%升至85.71%，每任务token从96.28K降至11.62K，节省87.93%；在HumanEval上，Codex成功率维持90.82%，token降至47.02K。 该方法的核心是在复用决策时设置验证环节，避免旧决策直接套用于新任务。论文称，这既能降低harness token消耗，也能保持或提升任务表现。
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最新进展10月26日 20:11
HarnessMM 论文：复用 agent 已做决策，DeepSeek harness token 从 96K 降至 11.6K报道时间线
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10月26日
- AGI HuntHarnessMM 论文：复用 agent 已做决策，DeepSeek harness token 从 96K 降至 11.6K
arXiv 论文 HarnessMM 提出在模型—工具边界采用带守卫的决策复用，减少 agent 重复推理。DeepSeek harness 成功率从 71.43% 升至 85.71%，每任务 token 从 96.28K 降至 11.62K，节省 87.93%；HumanEval 上 Codex 成功率保持 90.82%，token 降至 47.02K。
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