@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…
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。
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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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