76%的性能提升与模型无关?Karpathy 700次 Loop 实验揭开Agent最大误区
文章揭示AI领域对Agent的普遍误区:过度关注模型本身而忽视外层执行机制(Harness)的重要性。实验证明,仅优化Harness(如代码逻辑、文件处理、流程编排),不改动模型权重,即可使DeepSeek-V4-Pro在法律任务中综合得分从3.5%跃升至80.1%,性能提升达76个百分点,甚至媲美顶级闭源模型。Karpathy的Loop Cycle实验进一步表明,自动化迭代循环(提出修改-运行-评估-保留)可大幅提升系统持续进化能力。