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ClawLoop: Self-Improving Agents via Harness-Native Training Loop

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arXiv:2610.14118v1 Announce Type: new Abstract: The rapid advancement of Large Language Models (LLMs) has driven their deployment toward general-purpose harness environments, where LLM-based agents operate in sandbox workspaces and interact directly with file systems and shells. While numerous post-training pipelines exist for tool-use agents, their counterparts for harness-based agents remain scarce and are predomin

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Repères de cette fiche

Sujet: ClawLoop: Self-Improving Agents via Harness-Native Training Loop
Site source: arxiv.org
Date de publication à la source: 2026-10-15
Date de collecte sur DzCademia: 2026-10-15

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Conseils et exercices DzCademia, distincts du résumé et des exigences de la source. Aide structurée avec assistance automatisée ; elle ne vaut ni validation scientifique ni promesse de sélection. Source consultée le 2026-10-28.

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