研究者提出SSR框架优化智能体框架进化

Jingzhe Liu等作者提出 Successive Scale Racing（SSR）框架，用于智能体框架（harness）的进化。该框架针对的问题是：任务池扩大反而导致性能下降。SSR 的做法是在每轮进化中按任务质量与覆盖度构造多样化证据组合，并以小算力预算对候选 harness 进行竞赛筛选。 目前公开信息仅为该框架的提出与设计思路，报道未给出实验验证结果或实际性能数据。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。