arXiv · cs.AI· Songtao Huang, Zhijie Zhong, Xiaohan He, Shuaiyu Zhang, Zhiyin Yu, Li Kang, Heng Zhou, Yutao Fan, Xiangchao Yan, Bo Zhang, Shiyang Feng·· 5 小时前
LongHarness：面向1亿Token语料库的有状态证据管理Agent推理框架
LongHarness: Advancing Agentic Reasoning over 100M-Token Corpora via Stateful Evidence Management
arXiv:2610.13075v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Songtao Huang, Zhijie Zhong, Xiaohan He, Shuaiyu Zhang, Zhiyin Yu, Li Kang, Heng Zhou, Yutao Fan, Xiangchao Yan, Bo Zhang, Shiyang Feng
研究任务与主要进展
LongHarness是一种模型无关的Agent推理框架，通过Evidence-Conclusion Coevolution用未解决结论指导检索，并让新证据强化或修正结论；Evidence Lifecycle Management则持续维护证据的时效性与可追溯性。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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