AI代理通过自我纠正和专业技能进化 · 跟踪5个来源

报道来源 [5]

1. Mastodon — sigmoid.social TIER_1 한국어(KO) · [email protected] · 2026-07-10 01:14

   MCP可识别AI伪造的虚假法律先例。它整合了42个政府立法部API和10种工具，交叉验证LLM引用的存在性和内容，并防止出现将已废弃的先例当作当前引用的情况。由一名厌倦了数百次搜索政府立法部的公务员创建。# AI # MCP # 法律 # LLM https:

   AI가 지어낸 가짜 조문을 잡는 MCP. 법제처 42개 API를 10개 도구로 감싸고, LLM 인용을 실존과 내용까지 교차검증하고, 폐기된 판례를 살아있는 것처럼 인용하는 사고를 막는다. 법제처 수백 번 검색에 지친 공무원이 만들었다. # AI # MCP # 법률 # LLM https:// dbhyeong.github.io/blog/korean -law-mcp-legislation-hallucination-check

   链接 dbhyeong.github.io/…/korean-law-mcp-legis…
2. Mastodon — sigmoid.social TIER_1 한국어(KO) · [email protected] · 2026-07-10 01:14

   从SRT预订到Coupang比价、商务尽职调查、DART、KOSIS统计、韩语校对，精选100+韩国生活代理技能k-skill（Star 6.1k）。我只挑选和整理了从事数据分析和营销的我会实际使用的内容。#AI #代理 #技能 #自动化 https

   SRT 예매부터 쿠팡 가격비교, 사업자 실사, DART, KOSIS 통계, 한국어 윤문까지 100개 넘는 한국 생활 에이전트 스킬 모음 k-skill(스타 6.1k). 데이터 분석·마케팅 하는 내가 실제로 켤 만한 것만 골라 정리했다. # AI # 에이전트 # 스킬 # 자동화 https:// dbhyeong.github.io/blog/k-skil l-korean-agent-skills-collection

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3. Mastodon — sigmoid.social TIER_1 한국어(KO) · [email protected] · 2026-07-10 01:14

   如果说Self-Harness只是修复了马具，那么Xiaomi HarnessX则实现了马具与模型的共同进化。Foundry作为可组合类型对象，4阶段引擎AEGIS，以及跨马具GRPO的协同进化。在5个基准测试中平均提升14.5%，小型模型提升更大。# AI # AEGIS

   Self-Harness가 하네스만 고쳤다면, 샤오미 HarnessX는 하네스와 모델을 함께 진화시킨다. 조립 가능한 타입 객체로 보는 파운드리, 4단계 엔진 AEGIS, 크로스 하네스 GRPO 공진화까지. 5개 벤치 평균 14.5% 향상, 소형 모델일수록 크게 올랐다. # AI # 에이전트 # LLM # 샤오미 https:// dbhyeong.github.io/blog/harnes sx-xiaomi-composable-evolvable-harness

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4. Mastodon — sigmoid.social TIER_1 한국어(KO) · [email protected] · 2026-07-10 01:14

   该模型通过从其自我执行日志中提取重复的失败项（且不改变任何字符）来重写自身规则并进行修复。《Self-Harness》论文（arXiv:2606.09498）将 Terminal-Bench 的经验值从 40.5% 提高到 61.9%。三个模型以不同的方式失败并获得不同的处方。

   모델은 한 글자도 안 바꾸고, AI가 자기 실행 로그에서 반복 실패를 캐내 규칙을 스스로 고쳐 쓴다. Self-Harness 논문(arXiv:2606.09498)을 Terminal-Bench 실측치 40.5에서 61.9%까지 뜯었다. 세 모델이 각기 다르게 실패하고 각기 다른 처방을 만든 대목이 백미. # AI # 에이전트 # LLM # 논문 https:// dbhyeong.github.io/blog/self-h arness-agents-rewrite-own-rules

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5. Mastodon — sigmoid.social TIER_1 한국어(KO) · [email protected] · 2026-07-10 01:14

   同一周内出现了截然相反的说法。一方认为应该反对“约束”（下一代模型会吸收它们），而另一方，Lillian Weng，则认为递归自我改进（RSI）始于约束，而非权重。这两种说法真的相互矛盾吗，还是Weng根据原始论文将优化阶梯组织起来，将35篇论文归入5个抽屉？

   같은 주에 정반대 이야기가 나왔다. 한쪽은 하네스 무용론(차세대 모델이 흡수한다), 다른 쪽 릴리언 웽은 재귀적 자기개선(RSI)이 가중치가 아니라 하네스에서 먼저 시작된다고 본다. 둘이 진짜 모순인지, 웽이 논문 35편을 5개 서랍으로 묶은 최적화 사다리를 원문 기준으로 정리했다. # AI # 하네스 # LLM # 에이전트 https:// dbhyeong.github.io/blog/harnes s-engineering-for-self-improvement-lilian-weng

   链接 dbhyeong.github.io/…/harness-engineering-…