一场讨论:harness 可能提升 LLM 的泛化能力
a1zhang · x · 2026-07-23
这条讨论认为,把直接训练 LLM和LLM + harness做对比,目前还只能算是一个小实验,真正的大判断还需要更充分的 scaling 研究来证明。
核心争点是:LLM 显然已经表现出一定的输入泛化能力,但问题在于它在新领域、长长度等维度上的泛化效果和效率到底如何。作者认为,如果架构选择会影响 scaling law 和泛化能力,那么 harness 层同样有可能提升这些能力。
所属事件:LLM泛化能力之争:是模型内生还是外部harness的功劳(11 条相关)→
「研究」频道最新
- 学术研究如何真正被采用:选重要问题、做好 eval、易用性决定影响力 — srchvrs · 2026-10-27
- 苦涩教训第二弹:能产生影响的学术发明很少,发表场所并不关键 — srchvrs · 2026-10-27
- 研究成果被采用的四个条件:重要问题、强基线、可扩展、真实可用 — srchvrs · 2026-10-27
- EMNLP 主题演讲:产业界其实在读论文,只是不署你的名 — srchvrs · 2026-10-27
- GitHub 快速位打包算法致谢漏了两位作者,学者晒亲身经历 — srchvrs · 2026-10-27
- 入学一周即当上 ARR 审稿 Area Chair,学者吐槽评审乱象 — anmarasovic · 2026-10-27