10月19日，谷歌正式开源Harness²框架，这是其在递归自我改进（RSI）领域的最新突破。不同于传统靠堆参数和烧算力来提升AI模型性能的做法，Harness²无需修改大模型底座权重，仅通过优化外围运行脚手架（Scaffold），即可让模型表现实现飞跃式提升，且兼容主流大模型。框架核心研发团队华人占比高达78%，这也是RSI领域首次有可落地复用的开源框架出现。
双层递归架构解决两大痛点
过往RSI方案面临两大痛点：一是缺乏标准答案时容易”走偏”；二是极易过度拟合单次任务，导致泛化能力差。Harness²创新性地引入双层递归架构来应对。任务级递归在开放场景下，通过多步对照验证识别有效改动，将其安全合并进运行脚手架，同时支持并行扩展以大幅拓宽搜索空间。改进级递归则将调试经验沉淀至持续改进经验库，使后续新任务可检索复用历史经验，实现”一次改进、全局积累”的持续迭代效果。
接入后GLM-5跑分反超Gemini3.5Flash
在办公基准WorkBuddy-Bench测试中，接入Harness²框架后GLM-5得分直接提升11.5分，性能反超了原生Gemini3.5Flash。该成果已以开源形式发布，开发者可直接在GitHub获取框架代码与配套使用文档。谷歌表示，Harness²为行业提供了一条无需重新训练模型即可低成本提升性能的新路径。
延伸阅读
- Gemini 4 Argon 全球开放：API 与 Gemini App 同步上线6 天前
- Utopai Studios估值破10亿美元：00后创始人与好莱坞班底2 周前
- Gemini 3.5 Flash 发布：输出速度达前沿模型 4 倍，百万上下文与函数调用已 GA4 周前
- B站Index-Translate开源，2B/9B/35B三规格覆盖150种语言2 周前
AI 自学笔记 每天更新 AI 前沿动态，订阅 RSS，或按 Ctrl/⌘+D 收藏本站，明天见。
继续读
同一批更新里这几篇值得一看：
- 德国第二起判例：法院裁定Google须为AI搜索结果负责，慕尼黑判例形成连锁效应2026-10-19
- 谷歌升级安卓防诈骗：Gemini 分析语境，每月拦截 500 万条2026-10-17
- Gemini 4 Argon 拿下ARC-AGI-3基准97.5%，追平OpenAI2026-10-17