arXiv:2611.08946v1 Announce Type: new Abstract: Frontier language models are increasingly deployed as agents, and how well an agent performs depends not only on its model but also on its harness: the prompts, tools, memory, and control loop through which the model acts. When an agent is applied to a new problem, a natural question is whether it can use the feedback of the task to improve the way it works, and not merely its answer. Most existing benchmarks keep the agent's harness fixed and score the solution it produces, or target large-scale model training. We introduce Flex-RSI, a benchmark
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arXiv · 人工智能
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收录：2026年11月10日 · 原文日期：2026年11月9日
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