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Task-CoEvolve：通过自适应验证任务选择实现高效 Harness 优化
原始标题：Task-CoEvolve： Efficient Harness Optimization via Adaptive Validation Task Selection
内容摘要
Task-CoEvolve 提出一种高效的大语言模型 harness 优化方法，通过让验证任务与 harness 共同演化，解决固定验证集评估成本高的问题。该方法利用方差加权采样聚焦能力边界附近的任务，并基于采样概率估计全量集分数。在在线文本分类和 Terminal-Bench 2.1 上，Task-CoEvolve 匹配全量集搜索的最终性能，同时将优化过程中的评估次数减少 80%。
内容分类AI 论文与研究
内容层级普通情报
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信息来源HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
站内情报编号intel-a9b4d70b98c1e5ed99d3626e