MIT与Meta提出ReHarness修订智能体记忆
MIT与Meta等机构提出ReHarness：智能体每完成一个任务，就把检索到的旧笔记连同结果交给修订智能体，仅依据原任务事实对笔记进行收窄或更正。在3个基准、3个前沿模型上，该方法归一化增益平均0.240，最佳原始轨迹基线为0.168；在CL-Bench上用Claude重放完整历史需3.4倍token。
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