RAO 论文：递归训练简单任务可泛化到更难任务
a1zhang · x · 2026-07-27
这条转发在讨论论文 Recursive Agent Optimization（RAO） 的结果，以及一类“让 harness 帮模型泛化”的训练思路。
- 核心结论是：如果训练时只用 更短、更简单 的任务，并让训练过程显式利用 递归 / 分治结构，模型反而可能泛化到 更长、更难 的任务。
- 作者还观察到，训练效率会在 harness 设计得当时更高，因为它能利用推理过程中的递归结构。
- 具体做法上，不只是奖励根 agent，也要奖励和训练 子 agent。
- 原帖还把 RAO 与 Reasoning Cache、Context Folding 等思路并列，强调的是更好地利用 inference-time compute 来提升跨任务泛化。
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