锐知 - 全球认知雷达为什么支架比模型更重要
支架曾被嘲为套壳和提示工程，但两次支架迭代可带来 18% 差距，ARC 上更是成败分界。用法是：模型不行时先别急着换模型，检查支架是否缺了状态、工具、压缩或子智能体，把测试时经验留下来。
这次 YC Paper Club 讲的是支架（harness）。开场先抛出一个尴尬的现实：支架长期被看不起，有人说它只是套壳、只是脚手架、只是提示工程，甚至不配出现在顶级机器学习会议上。主讲人却认为，恰恰是这些不被当作研究的东西，决定了智能体能不能跑起来。 他举了两个数字。一个是两次支架迭代之间带来了 18% 的提升。另一个是 ARC AGI。ARC AGI 的用意是测流体智能，题目之间刻意正交，看模型进入新分布后多快能适应。Claude Opus 在无人见过的私有保留集上第
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