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发表于 4 小时前 | 显示全部楼层 |阅读模式
[AI]《Prime Agent: A Self-Improving RLM Harness》S Karten, A L. Zhang, K Thomas, S Müller… [Princeton University & Prime Intellect] (2026)


在AI智能体领域,模型执行长时程任务是一个悬而未决的难题。过去的方法受困于无状态的交互接口,本质原因是将模型视作一次性指令处理器,而非持久的计算核心。

本文的核心洞见是:把智能体环境重新看作一个持久化的计算系统。由此,赋予模型一个持久编程环境并能递归调用子智能体,这一关键操作使问题得以解开。

这项工作真正留下的遗产是,一个能区分模型与工具链瓶颈的标准化基座。它为后来者打开的新门是模型在运行时自主编排计算策略,但尚未跨过的门槛是,模型需经专门训练才能驾驭这种自由度。

arxiv.org/abs/2608.23552 #机器学习# #人工智能# #论文# #AI创造营#









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