算法论文8

微软OEL框架：大模型部署后持续进化

PaperAgent2026-04-06

AI 摘要

微软：提出OEL框架让LLM部署后持续进化。无需人工标注等，通过提取 - 巩固两阶段循环，实验验证可提升性能、缓解遗忘，强调Reward - Free学习可行，知识提取优于原始数据。

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阿里云平台完成 DeepSeek Harness 评测

本文分享基于阿里云 AgentLoop 平台的 DeepSeek Harness 评测实践。介绍了 DeepSeek Harness 工程架构，阐述 AgentLoop 平台接入方式及价值，还详述评估器设计思路、展示评测结果，最后总结方法论并展望后续工作。

过去一年AI进入RSI时代，但评测方式仍停留在过去。MirroS联合多方发布HarnessEval，将Harness引入评测领域，使评测成为具备自我进化能力的智能系统，还率先应用于交互式世界模型评测。

近期，DeepSeek上调API价格，V4 Pro等型号涨幅明显；而OpenAI的GPT - 5.6 Luna API价格降80%，Terra降20%。这背后是大模型价格竞争方向转变，受竞争、广告、效率及Agent使用方式等因素影响。

macOS Harness 是 browser - use 团队开源项目，目标是让 LLM 用持久化 Python 进程完成 Mac 上几乎所有任务。它仅提供六个原始操作，模型用其操作应用，还能在运行中补全缺失部分。项目有诸多优势，目前仅支持 macOS。