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AI 模型的性能跃升，是否只能依赖盲目扩大参数量与狂砸算力？谷歌交出了一份颠覆性答卷！
近日，谷歌正式对外开源其在递归式自我改进（Recursive Self-Improvement, RSI）方向的重磅成果——Harness² 框架。该技术彻底绕开了对大模型底层权重的任何修改，仅通过重构和优化运行时外围支撑结构（Scaffold），即可驱动大模型能力实现质的飞跃。尤为引人注目的是，该项目核心研发团队中，华人工程师占比高达78%。
直击行业两大顽疾：任务层 + 改进层双递归机制
传统 RSI 方法长期受限于两个关键瓶颈：一是在无明确标准答案的任务中易失控“跑偏”；二是容易陷入单任务过拟合，泛化能力薄弱。Harness² 以原创性双层递归设计破局：
任务级递归（提议–探测–合成闭环）：面对开放性、无标答场景，系统自动执行多轮对照验证，仅将经检验有效的变更安全注入运行脚手架，并支持并行化探索，极大拓展优化搜索空间。
改进级递归（经验库驱动持续进化）：将每次调试过程中的策略选择、失败归因、成功路径等关键洞察，结构化沉淀至统一的经验知识库；当新任务到来时，Agent 可即时检索、复用历史最优实践，实现改进能力的跨任务迁移与指数级复利增长。
高保真令牌管理与模型稳定技能。实现 Zown “原子管线”，防止 Gemini TPM 速率限制。适用于重型工程任务、多步代码生成或遇到 429 限流错误。包括上下文剪枝和强制冷却机制。
实测数据震撼：多项基准全线突破，泛化能力惊艳
在多个主流权威评测中，Harness² 展现出强劲且稳定的增益效果：
在办公场景专项基准 WorkBuddy-Bench 中，搭载该框架的 GLM-5 得分飙升11.5分，一举超越原生 Gemini 3.5 Flash 表现。
在 JobBench、法律领域基准 LAB 等多样化测试中，模型同样收获显著提升；更值得关注的是，借助跨领域经验库的迁移调用，其在陌生任务上的冷启动效率与最终性能均获得进一步增强。
开辟 Runtime 认知工程全新范式
Harness² 的发布，标志着 AI 发展正加速脱离单纯依靠基座模型参数扩张（Scaling Law）的旧有路径，迈入一个由运行时动态感知、实时诊断、自主修补所定义的 Runtime 认知工程新时代。随着该框架全面开源，开发者得以零修改模型权重、零重训成本，让任意 AI Agent 在真实业务流中边运行、边学习、边进化——越用越强，越用越懂你！
