长时程智能体后训练可用短任务，再由 harness 拉长 8–32 倍
omarsar0 · x · 2026-07-21
一个很有意思的后训练思路是：
- 训练长时程智能体，不一定要真的用长回合 rollout。
- 可以先在短任务上训练，这类任务的奖励更便宜、验证也更容易。
- 再让外部 harness 把任务链路继续“拉长” 8–32 倍。
核心意思是：把长时程 credit assignment 的难题，从训练数据本身转移到可控的外部执行框架里。
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