复现 Google harness2:Qwen3-9B 通过率 31% 提至 45%
@yb2698 复现了 Google harness2 的做法:让 Claude Code 子 agent 为每个任务进化定制 harness,在 TB-Lite 子集(8 任务 × 10 次运行)上测试 Qwen3-9B,平均通过率从 31% 升至 45%。消融与任务级明细显示「按任务裁剪 harness」是涨分关键,而工具数量本身与增益几乎无关。作者强调样本量小、方差大,应视为需要扩大规模验证的信号。
已确认
- 所有任务从同一个裸 harness 起步:IPython kernel、0 个工具、278 词 prompt,由 Claude Code 子 agent 为 7 个任务编写定制 Python 工具与新 system prompt,共产出 13 个定制工具
- 整体效果:8 任务平均通过率从 31% 升至 45%
- 消融对比:模型运行中自定义工具 −2.5 分;所有任务共用一个通用 harness −2.5 分;逐任务进化定制 harness(harness2)+13.8 分
- 任务级结果(10 次运行通过数):protein-sequence 3→10、corrupted-filesystem 5→10、chained-forensic 1→5;共 4 个任务大涨、3 个任务退化、floor-plan 归零,另 1 个任务持平(4 个任务各提升 4–7 次运行)
- 工具数量与通过率增益的相关性仅 −0.15:floor-plan 加了 3 个工具和 452 词 prompt 反而少过 5 次,protein-sequence 只加 1 个工具却大涨
为什么重要
- 消融表明涨分来自「逐任务裁剪 harness」而非工具堆砌,为 agent 评测的设计提供了可复现证据
- 结果说明定制 harness 能从小模型里榨出相当多的能力,评测 harness 的选择会显著影响模型成绩
- 作者本人提醒:样本量小、方差大,该结论应被视为需要扩大规模验证的信号,而非定论
2026-10-24 ~ 2026-10-24 · 6 条相关
一手来源
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