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大模型的表现不仅依赖于模型本身,更取决于围绕它的"外壳代码"(harness)。Meta-Harness提出了一种自动搜索方案,通过编程AI不断改进这层代码,提升模型表现。实验显示,该方案在文本分类任务上比现有最优方案高出7.7个百分点,并在编程任务排行榜上超越手工设计。Meta-Harness的核心在于让AI工程师自由访问所有历史记录,像人类一样诊断问题,从而高效优化代码。
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