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Task-CoEvolve
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Task-CoEvolve 将 LLM Harness 优化成本降低 80%
研究人员开发了 Task-CoEvolve，一种显著降低优化大型语言模型 (LLM) Harness 计算成本的新方法。该方法自适应地选择对区分不断演变的 Harness 候选最有信息量的验证任务，而不是在每次迭代中评估一组固定的任务。通过关注候选 Harness 存在分歧的任务，并从部分评估中估计全集性能，Task-CoEvolve 在达到与传统方法相当的最终性能的同时，将评估成本降低了高达 80%。该方法已在 Terminal-B…
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新方法通过自适应选择验证任务来优化 LLM 代理线束
研究人员开发了 Task-CoEvolve，一种用于优化大型语言模型 (LLM) 代理线束的新方法。该方法在优化过程中自适应地选择验证任务，专注于区分不同线束版本最有信息量的任务。通过与线束共同演化验证任务并从部分评估中估算全集性能，Task-CoEvolve 显著降低了评估成本。实验表明，Task-CoEvolve 在文本分类和 Terminal-Bench 2.1 基准测试等任务上，实现了与全集搜索相当的最终性能，同时将评估需求降…