多执行配置训练提升智能体泛化

中国人民大学高瓴人工智能学院、Iquest Research与北航团队提出 Harness Scaling，将智能体强化学习从固定执行配置扩展到多种执行配置。论文称，这种训练方式能减少模型对特定脚手架的过拟合，提升其面对未见配置时使用工具、管理上下文及协调长程交互的泛化能力。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。