同一个 27B 模型，只是换不同 Harness，能解出来的题居然差这么多。 这篇论文提出 Recursive Self-Rewrite（RSR），想把 Harness 帮模型获得的能力，真正写回模型自己。 作者先让 Qwen-3.8-27B 在三套不同 Harness 下跑近 3000 个终端任务。不同 Harness 擅长的任务并不一样，合起来覆盖了 759 个成功任务。 但成功轨迹里混着大量 Harness 特有的提示和控制逻辑，直接拿去训练反而效果很差。 RSR 会先把轨迹提炼成 Runbook，只保留关键步骤和恢复策略；再检查答案泄漏，最后让模型在通用 Harness 和全新环境里重新执行。 只有重新跑通的轨迹，才进入训练集。 最终，2001 条原始成功轨迹扩展成 11094 条验证后的训练轨迹。 在 Terminal-Bench 2 上，pass@3 从 57.0% 提升到 74.2%；直接用原始轨迹做 SFT 只有 53.4%。 这篇让我更关注 Harness 的另一个价值： 它可以先替模型探索出更好的行为，再把这些经验慢慢内化回模型。 📎 arxiv:

安全分析师称 #NGINX# 近期爆出的漏洞是 AI 制造的焦虑，因为实际匹配漏洞极少。 这名分析师从 GitHub 上抓取 4,000 份公开的 NGINX 配置文件，发现实际受漏洞影响的配置为 0，因为大多数网站不需要使用 rewrite 进行规则匹配，不过蓝点网抓取了 699 份配置文件，其中成功匹配漏洞的有 44 个，占比为 6.3%，从这个角度来说真正受影响的实例并不少，使用 NGINX 的用户还是得尽早升级。 查看详情：

我国基于嫦娥工程成果编制完成1∶500万全月地质图，重写月球历史并披露最富地层。 China has completed the compilation of a 1:5 million global lunar geological map based on the Chang'e program's achievements, rewriting the moon's history and #Lunar#