Real PMIDs, Wrong Papers: Harness Design for Biomedical Claim-Verification AgentsReAct 自拟检索在生物医学验证达 62% 准确率
ReAct 自拟检索在生物医学验证达 62% 准确率
表明检索而非推理是主要瓶颈,引用存在性检查不足,对科研 Agent 的检索与引用验证设计有直接参考价值。
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智能体开发与扩展:HarnessAdapt-RL 在强化学习中同步训练策略与执行框架,使 SWE-bench Verified pass@1 提升 9.8 个百分点 [1];Muse Glimmer 30B 以 4-bit 量化单卡运行,集成多步规划、工具调用与失败恢复 [2]。
ReAct 自拟检索在生物医学验证达 62% 准确率
表明检索而非推理是主要瓶颈,引用存在性检查不足,对科研 Agent 的检索与引用验证设计有直接参考价值。
提出Post-Audit Mirage基准,揭示离线智能体验证的可识别性局限
警示离线审计可能漏检部署后安全问题,需结合监控与证据充分性判断,对智能体安全发布流程有直接意义。

SWE-Bench Pro V2 修复或淘汰 731 个任务中的 480 个并加固评测协议
编码智能体基准的可信度直接决定选型结论,V2 用盲实现与干净容器重评分封堵刷榜,采用前需重跑基线
单句“关系攻击”即可诱导 LLM 智能体改判,开源模型成功率高达 80%
多智能体辩论反而抬高团队错误率,说明证据链校验不能只依赖来源支撑检查
