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Mastermind
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Mastermind框架提升AI代理漏洞复现成功率
研究人员开发了一个名为Mastermind的新框架，以提高AI代理在复杂软件工程任务（特别是漏洞复现）中的性能。该框架将可迁移策略的学习与特定任务的执行分离开来，允许一个可训练的规划器通过监督微调和强化学习来优化可重用策略。在测试GPT-5.5、GPT-5.4和GLM-5.1等模型时，Mastermind显著提高了它们识别和复现软件漏洞的成功率。
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Mastermind框架提升了AI代理的漏洞复现能力
一种名为Mastermind的新型双循环框架已被引入，以增强软件工程代理复现仓库规模漏洞的能力。该框架将策略学习与特定任务的经验分离开来，允许一个可训练的规划器学习可重用的策略，从而改进多个冻结的执行器。在CyberGym上的评估表明，Mastermind与GPT-5.5结合使用时，通过率达到了84.5%，显著优于其他方法。