@omarsar0：强烈推荐。我经常声称构建agent harnesses有巨大的alpha收益。结果发现harnesses是组合…

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摘要

讨论了agent harnesses作为组合通用器的概念，用于模型中扩展泛化能力，并引用了RLM harness。

强烈推荐。 我经常声称构建agent harnesses有巨大的alpha收益。 原来harnesses是组合通用器。RLM harness就是其中一个实例。这可能带来有趣且高效的新方法来扩展模型的泛化能力。
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缓存时间: 2026/07/21 14:46

强烈推荐。

我常常说，构建 agent harness 能带来巨大的 alpha。

事实证明，harness 是组合泛化器（compositional generalizers）。RLM harness 就是其中一个例子。这可能会带来有趣且高效的新方法来扩展模型的泛化能力。

这项工作中有一个很妙的地方可能不容易被注意到：在后训练阶段，你可能不需要通过长视野的 rollout 来训练长视野的智能体。你可以在短任务上进行训练，这些任务的奖励成本低且易于验证，然后让 harness 将其扩展 8-32 倍。

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