harnesses

来自scotups的一个热门观点认为，模型不再是区分因素；相反，构建最佳框架（例如OpenCode、OpenClaw、Hermes、Pi）才是关键，这源自一门关于框架工程与智能体编排的课程。

OpenForgeRL 是一个开源框架，用于在各种环境中端到端训练基于框架的AI智能体。它通过轻量级代理和Kubernetes编排器，实现了在任何框架上大规模进行强化学习。该框架在智能体基准测试中取得了优异的结果，并表明强化学习能提高智能体的可靠性。

文章提出，通过精心设计的harness来诱导组合，Transformer可以泛化到新任务，而无需模型本身具备泛化能力。研究表明，RLMs可以从短任务泛化到8-32倍长的任务，并且跨领域泛化。

本文讨论了计算机控制工具的最新状态，这些工具允许本地视觉语言模型在沙盒环境中安全地控制光标。