IQuest提出ModularRSI：Harness自进化

2026年10月2日，IQuest Research联合北京航空航天大学与曼彻斯特大学提出ModularRSI。该方法在基座模型权重全程冻结的前提下，仅对包裹模型的Harness层进行递归自改进：提示、工具使用、记忆、协调等运行时机制会随agent的执行经验不断自我修改。据该报道，这一机制把Terminal-Bench 2.0成绩从47.57提升到52.43。研究提出，当模型本身不再变化时，改进模型的“使用方式”仍能持续带来能力增长。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。