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Harness-Delta Attribution：拆解Agent框架进化收益，54%来自过拟合
原文标题
Harness-Delta Attribution: Dissecting Gains From Harness Evolution
AI 导读
论文提出Harness-Delta Attribution（HDA）评估协议，将Agent harness进化的搜索集性能提升拆分为产物过拟合、测试时扩展和残余可泛化改进。在11个执行模型和3个框架的21个显著提升设置中，过拟合与测试时扩展平均分别贡献54%和14%，14个设置中两者合计超50%。搜索集收益常无法迁移至留出任务，验证信号不足以防过拟合。
来源：Hugging Face · 每日论文 · arxiv.org
导读与选稿说明
该研究提出可复用评估协议，量化了harness进化收益中过拟合与测试时扩展的占比，对Agent评测有方法参考价值，结论限于21个显著提升的实验设置。
导读由模型辅助整理，非独立核验。完整信息见原文。