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微软等提出Self-HPO交替优化编码Agent框架

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AI 综述

Zhezei Wei 等微软作者团队发布论文,提出编码Agent自改进框架Self-HPO:让Qwen3.5-35B-A3B在自我分析失败、提出新执行框架(harness)与通过强化学习更新策略(policy)之间交替迭代,用不断进化的策略模型自己充当框架提议者。在三个编码基准上,该方法将平均解决率从57.8%提升至64.8%,并优于只优化框架或只优化策略的基线。 论文摘要还报告了分布外泛化、Pass@1与Pass@k改善,以及使用Opus 4.8作为框架提议模型可进一步提升表现;以上均为摘要报告的结果,尚未经独立验证。

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报道时间线

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10月19日
  1. arXiv · cs.AI
    Self-HPO通过框架与策略递归优化提升编码智能体表现

    研究提出Self-HPO,让Qwen3.5-35B-A3B在自我分析失败、提出新执行框架与通过强化学习更新策略之间交替迭代。在三个编码基准上,该方法将平均解决率从57.8%提升至64.8%,并优于仅优化框架或仅优化策略的基线;摘要还报告了分布外泛化、Pass@1与Pass@k改善,以及使用Opus 4.8作为框架提议模型可进一步提升表现。

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