何恺明团队发布多模态Harness框架

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量子位2026年10月11日

何恺明团队发布多模态Harness框架

8.5内容质量

TL;DR · AI 摘要

何恺明团队提出VISTA框架，通过视觉原生Harness提升多模态模型推理能力，在ARC-AGI-3基准中Claude Opus 5.0得分100，动作效率超人类57.4%。

核心要点

VISTA框架通过保存原始视觉信息，使模型在ARC-AGI-3中得分100，动作效率比人类高57.4%。
VISTA包含三个核心组件：视觉观测、无损视觉记忆和主动视觉检查，支持动态回看和细节分析。
框架引入GUIDE.md和WORKING.md笔记，确保长时间任务中的连贯性与信息传递。

结构提纲

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§引言
介绍何恺明团队发布VISTA框架的背景与核心价值。
·核心机制
VISTA通过保存原始视觉信息，实现模型对交互历史的显式注意力。
›实现细节
三个核心组件（视觉观测、无损视觉记忆、主动视觉检查）的分工与协作。
·实验结果
在ARC-AGI-3基准中，Claude Opus 5.0得分100，动作效率优于人类基线57.4%。
›未来方向
计划扩展至浏览器游戏、迷宫和具身任务等更复杂的物理世界场景。

金句 / Highlights

值得收藏与分享的关键句。

VISTA将环境返回的每一帧原样存到上下文之外，包括动作过程中的动画中间帧。
— 第 3 段
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在ARC-AGI-3评测中，模型能放大局部检查小方块上的朝向标记，对比动作前后变化。
— 第 4 段
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VISTA引入GUIDE.md和WORKING.md笔记，确保长时间任务中的信息连贯性。
— 第 5 段
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#多模态模型#Harness框架#VISTA#ARC-AGI-3

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何恺明团队发布多模态Harness框架 – 量子位

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何恺明团队发布多模态Harness框架

henry

2026-10-11

16:59:06

来源：

量子位

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多模态模型的视觉原生Harness，来了！

henry 发自凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

最近，何恺明团队在最新论文《VISTA: A Visual Harness for Reasoning in an Interactive World》中，提出了一套视觉原生的Harness——

VISTA 。

它让现有的多模态模型直接观察环境、保存原始画面，并在推理时随时回看、放大和检查细节，无需从头训练。

相比于传统将环境抽象成文字或代码的做法，VISTA保留了原始的视觉信息。模型可以根据眼下的问题，将过去看过的画面重新调入上下文，参与当前的判断与推理。

基于这套方法，视觉经验成为了模型随时调用、反复检查的上下文，而多模态模型，也有了围绕视觉记忆搭建的原生脚手架。

在评测方面，搭配VISTA，Claude Opus 5.0完成了ARC-AGI-3全部25个公开游戏，相对人类动作效率得分达到满分 100 ，所用游戏动作数比首次游玩的人类基线少 57.4% 。

换成GPT-5.6 Sol，同样全部通关，得分达到99。

更进一步，团队还在浏览器游戏、迷宫和连线题中验证了这套方法，并将更接近物理世界的具身任务列为后续研究方向。

这是怎么做到的？

视觉原生的脚手架

从ResNet、Mask R-CNN到MAE，视觉感知与表征学习始终是何恺明研究的一条主线。

这一次，VISTA将目光投向了一个新问题：如何让模型在持续交互中积累、保存并利用视觉经验？

答案是 Harness 。

去年11月，Anthropic曾以长时间编程任务为例，介绍了Harness如何帮助模型跨越多个上下文窗口，持续推进任务。

具体来说，Harness会通过任务清单记录尚未完成的事项，通过进度文件和代码记录保存已经完成的工作。

这样一来，即使模型进入新的上下文窗口，也能通过读取这些信息，了解此前做了什么、接下来该做什么。

复杂任务由此可以分步执行、检查结果，并在不同上下文窗口之间接续工作。

可以说，这套主要通过文字和代码来保存任务状态的Harness，在一定程度上推动了这一波Agent能力的爆发。

然而，在现实环境里，光有文字记忆，显然还不够。

因为一旦进入真实的视觉环境，模型不仅需要记住物体的位置、朝向，还要理解每次动作前后，环境究竟发生了哪些变化。

而且模型第一次看到一张图时，未必知道哪个细节会在后面变得重要。

与此同时，这些视觉信息，也很难提前用一份文字笔记完整记录下来，更难保证模型后续执行任务时，记录的信息依然够用。

在ARC-AGI-3这样的基准中，一种已有思路是先把画面转换成由数字组成的文本网格，再让模型编写程序，模拟环境规则、验证行动方案。

（注释：ARC-AGI-3是一套交互式视觉推理基准，不预先提供游戏规则和目标，智能体需要通过观察和行动，自行摸索如何通关）

但问题在于，环境越复杂，物体的外观、空间关系和动态变化就越难被完整地转化成文字和代码。而且随着交互历史越来越长，早期画面也会被逐渐移出上下文，或者被文字摘要替代。

于是，在这里，VISTA的研究问题就变成了：

如何在不额外训练基础模型的情况下，让智能体在推理需要时，重新检查过去看到的视觉信息？

基于此，VISTA把环境返回的每一帧原样存到上下文之外，包括动作过程中的动画中间帧，模型需要时再取回来。

在ARC-AGI-3评测中，它既能比较不同时刻的画面，也能放大局部，检查小方块上的朝向标记。

其中，文字笔记记录模型当前的理解，原始画面保留供它重新判断的证据。

研究将这种机制称为对交互历史的显式注意力，模型根据正在思考的问题，选择哪些视觉信息重新进入上下文。

要想让这种选择成为可能，系统就得保存原始画面，并提供随时调取和检查的工具。

具体实现

为了让模型能够保存并利用过去的视觉经验，VISTA设计了三个核心组件：

视觉观测、无损视觉记忆和主动视觉检查。这三个组件各有分工，分别负责让模型看清画面、保存历史，以及按需回看。

首先是视觉观测，负责将环境画面提供给模型。

在ARC-AGI-3实验中，VISTA会将官方提供的64×64画面放大为512×512的PNG图像，同时保留物体的颜色、外观和空间关系，让模型能够直接观察环境。

其次是无损视觉记忆，负责保存模型看到的画面。

每次执行动作后，VISTA都会完整保存环境返回的所有画面，包括动作过程中的动画中间帧，并按照回合号和帧号建立索引。

这样一来，模型就不必提前判断哪些信息值得记住，而是可以先把视觉经验完整保存下来，留待后续使用。

最后是主动视觉检查，负责让模型按需回看历史画面。

通过inspect工具，模型可以指定某个历史回合，调出对应画面，也可以裁剪、放大局部区域，检查其中的细节。

如果想知道某次操作究竟改变了什么，模型还可以一次调出多帧画面，对比动作前后的变化。

整个过程相当于给模型配了一套可以随时翻阅的视觉档案。它不仅能看到眼前的环境，还能主动回看过去的观察结果，为接下来的行动提供依据。

说到这，这三个组件具体是如何配合工作的？

按照VISTA的执行流程，每个回合开始时，模型会先观察当前画面和可用动作，再结合此前积累的经验，判断当前环境的状态，并提出下一步行动的假设。

如果现有信息不足，模型就可以调用工具，回看历史画面、放大局部区域，甚至读取具体的像素信息，进一步寻找证据。

找到证据之后，模型并不会直接行动，而是先预测这次操作可能带来什么变化。

等动作执行完毕，再将实际结果与预测进行对比，检查自己的判断是否正确，并据此修正对游戏规则的理解。

如此反复，模型就能在持续交互中，一边探索环境，一边积累经验。

当然，光有视觉档案还不够。为了让模型在长时间任务中保持连贯，VISTA还引入了两份文字笔记：

GUIDE.md：记录不同关卡之间可以复用的规则和经验。

WORKING.md：记录当前关卡的状态、进度和后续计划。

当上下文接近上限时，模型会先整理交接摘要，再进入新的上下文窗口继续执行任务。此前的文字笔记、动作历史和视觉档案都会保留下来。

这里还有一个值得注意的设计：VISTA虽然完整保存了历史画面，却不会把所有图片一股脑塞进模型的上下文。

在完整方案中，每次执行动作后，框架默认只向模型展示最后一帧。至于动作过程中的中间画面，则统一保存在视觉档案里，等模型需要时再主动调取。

这样既保留了完整的视觉信息，也避免大量历史图片持续占用上下文空间。

更重要的是，VISTA并没有为此额外训练一个新模型。

环境理解、行动规划和推理仍然由现成的多模态模型完成，Harness则负责执行工具调用、保存视觉历史，并在模型需要时提供相应的证据。

换句话说，VISTA改变的不是模型本身，而是模型获取、保存和使用视觉信息的方式。

实验验证

除了开头提到的实验以外，团队还在GameWorld、AI GameStore和BabyVision三个基准上测试了VISTA，覆盖浏览器游戏、迷宫和连线等任务。

使用相同的GPT-5.6 Sol模型，相比官方基础框架，VISTA在GameWorld的170项任务中，将成功率从40.0%提高到63.3%；

在AI GameStore的10个游戏中，综合得分从47.3升至140.3，其中人类中位数被归一化为100；

在BabyVision选取的39道迷宫与连线题上，准确率从41.0%提高到63.2%。最后这组任务只有静态图片，模型也能通过放大局部、检查像素，改善判断。

这些结果表明，保存原始画面、让模型按需回看，可以进一步发挥现有多模态模型的能力。

同一套VISTA框架只需少量适配，就能用于不同的游戏与谜题，也展现了它在更多视觉任务中的应用潜力。

在结论上，研究将未来的验证方向指向更接近物理世界的具身任务：让模型在持续变化的环境中，保存、复查并利用自己的视觉经验，决定下一步行动。

作者介绍

最后，让我们介绍这篇工作的作者们。

论文的三位共同第一作者为Qiushi Han、胡珂雅和Linlu Qiu，另外两位作者为Cathy Wu和何恺明。

Qiushi Han（Josh Han）目前是MIT运筹研究中心博士生，导师为Cathy Wu。

胡珂雅（Keya Hu）目前是MIT电气工程与计算机科学系博士生，由何恺明和Jacob Andreas联合指导。

她本科毕业于上海交通大学ACM班，研究兴趣集中在语言与视觉的交叉领域，希望构建数据效率更高、泛化能力更强的智能体。

Linlu Qiu 目前是MIT电气工程与计算机科学系及计算机科学与人工智能实验室的博士生，导师为Yoon Kim和Jacob Andreas。

其研究方向包括自然语言处理和机器学习，曾在Google Research及Meta FAIR开展研究。

Cathy Wu 目前是MIT土木与环境工程系、数据系统与社会研究所副教授，研究如何用机器学习和强化学习改进交通等复杂系统。

她在MIT获得学士和工程硕士学位，随后在加州大学伯克利分校获得博士学位。

何恺明目前是MIT电气工程与计算机科学系终身副教授，也是ResNet、Mask R-CNN和MAE等工作的主要作者。

他本科毕业于清华大学、博士毕业于香港中文大学，曾任职微软亚洲研究院和FAIR，于2024年加入MIT。

参考链接 [1]https://arxiv.org/pdf/2610.02200

Harness

何恺明

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