TinyAstral：自进化harness迁移至4B操作智能体
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TinyAstral：自进化harness迁移至4B操作智能体
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AI 综述
Kehong Gong 等作者提交论文 TinyAstral，提出两阶段方法：先冻结一个开放权重教师模型，用递归自我改进（RSI）优化其 harness，每次修改须通过配对统计检验才被接受；再把优化后的 harness 迁移给蒸馏出的 4B 学生模型。 在 RoboTwin 上，harness 进化把教师成功率从 33.4% 提升到 63.6%，最终 4B 学生达到 62.8%；在实测部署回合中，学生所用加速器时间约为教师的五分之一。这些数字来自论文自述，尚未见独立验证。
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最新进展11月2日 13:00
TinyAstral：将自进化 harness 迁移到小型通用操作智能体报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- arXiv cs.ROTinyAstral：将自进化 harness 迁移到小型通用操作智能体
TinyAstral 提出两阶段方法，先冻结开放权重教师模型并用递归自我改进（RSI）优化其 harness，再蒸馏出 4B 学生模型替换同一 harness 中的教师。在 RoboTwin 上，harness 进化把教师成功率从 33.4% 提升到 63.6%，最终 4B 学生达到 62.8%；在实测部署回合中，学生所用加速器时间约为教师五分之一。
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