V2EX › tangyehui 的所有回复 › 第 1 页 / 共 1 页

@nickyadance23 这里有两层问题，1. skill 本身如何做 a/b ，由于 skill 的路由本身是个概率系统，有可能相互影响不好评估。2. metric/reward 如何随着迭代同时进行进化，防止被 hacking 。

至于可靠性的问题，主要还是由概率的方式来做，就是测试 x 次，99% 没有问题；概率系统很难像纯代码一样，可以靠 lean 这样的东西完全证明没问题，只能说几乎处处可靠。

4 天前

回复了 tangyehui 创建的主题 › 程序员 › 做了一套开源 RSI Infra，让 Agent 根据任务自主优化

@skuuhui 从 SoL-Pi 的爆火和 no free lunch 的角度来讲，未来 harness+model 协同进化是需要根据场景调优的。现在大家都还刚开始，欢迎提提意见啊！也求个 star 哈哈。

5 天前

回复了 tangyehui 创建的主题 › 程序员 › Gear - 让 Agent 用 Jev 的价格达成 Astra 的性能

求大家点点 star ，给点意见啊

5 天前

回复了 tangyehui 创建的主题 › 程序员 › Gear - 让 Agent 用 Jev 的价格达成 Astra 的性能

@nightwind 有兴趣可以点个 star ，持续关注一下。非常感谢！

5 天前

回复了 tangyehui 创建的主题 › 程序员 › Gear - 让 Agent 用 Jev 的价格达成 Astra 的性能

@sampeng 感谢建议！下面是对 automation 任务的统计结果。
每题耗时｜ Luna max ｜ Astra max
Agent 平均运行时间｜ 5 分 51 秒｜ 5 分 39 秒
Agent 运行中位数｜ 5 分 23 秒｜ 5 分 28 秒
含环境准备、执行和评分的平均时间｜ 7 分 07 秒｜ 8 分 30 秒

5 天前

回复了 tangyehui 创建的主题 › 程序员 › Gear - 让 Agent 用 Jev 的价格达成 Astra 的性能

@lancevps tb 的任务有点太长了，自己的 token 烧不动了，欢迎 contribute 实验结果。在 tb 2.1 上是 Luna + Gear-tuned DSH 84.26%，Astra + Codex 87.4%, Fable + ClaudeCode 83.8%。

5 天前

回复了 tommyZZM 创建的主题 › 程序员 › 提示词工程师会最终出现吗？

感觉不会，最终还是人来定义 benchmark ，任务的评分标准，至于 harness 、model 都靠 ai 来调优。可以关注一下我们的自进化 repo 啊，只要给一个 benchmark ，ai 就能自进化出最适合当前任务的 harness 。当前已经用 luna + dsh 在多个 benchmark 上超越 astra 了。
求 star ！ https://github.com/rsi-gear/gear