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Apple研究：强模型下复杂Harness对MLE Agent无增益
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AI 综述
2026年10月1日，Apple Machine Learning Research 发布一手消息，称 Apple 与 EPFL 研究者发表论文，比较开源 SOTA MLE agent harness 与最小 harness 的单会话 coding agent。研究在相同时间预算和同一前沿 LLM 骨干下进行，结果显示复杂 harness 并无优势，性能主要取决于模型骨干；大规模消融实验还显示，多层机制在 coding agent 场景中变得冗余。
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最新进展10月1日 08:00
Apple 与 EPFL 论文称强模型下复杂 harness 无优势，性能主要取决于模型骨干。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月1日
- Apple Machine Learning ResearchApple 与 EPFL 研究：强模型做自主 ML 工程时复杂 harness 不占优势
Apple 与 EPFL 研究者发表论文，比较开源 SOTA MLE agent harness 与最小 harness 的单会话 coding agent。在相同时间预算和同一前沿 LLM 骨干下，复杂 harness 并无优势，性能主要取决于模型骨干；大规模消融实验显示多层机制在 coding agent 场景中变得冗余。
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