10月19日，谷歌正式开源其在递归自我改进（RSI）领域的突破性成果——Harness²框架。与传统堆参数、烧算力的路线不同，该方案无需修改大模型底座权重，仅通过优化外围运行脚手架（Scaffold），就能让大模型的表现实现飞跃式暴涨。核心研发团队华人占比高达78%。
双层递归架构破解两大行业死穴
过往RSI方案普遍面临两大痛点：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，导致泛化能力骤降。Harness²创新性地引入任务级与改进级双层递归架构来破解这两个问题。任务级递归采用提议-探测-合成机制，系统通过多步对照验证有效改动，将其安全合并进运行脚手架；改进级递归则将调试经验沉淀进经验库，供后续任务复用。
GLM-5实测提升11.5分，跨模型通用
谷歌在多个主流基准测试上验证了Harness²的效果。以GLM-5为例，在ARC-AGI-3基准上获得11.5分的显著提升。该框架并非为单一模型定制，而是具有通用性——同时支持Gemini、Claude等多个主流模型系列。
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