researcher 提出 agent 能力金字塔：evals 优先于后训练
abeirami · x · 2026-09-10
abeirami 提出一个优先级排序：evals ≫ harness 优化（快速学习）≫ 模型后训练（慢速学习）。核心观点：- 大多数 agentic 任务根本不需要慢速学习循环（后训练）。- 即使最终目标是后训练，也应先做高信噪比（SNR）的 evals，再在信号上优化 harness 把性能提上去，最后把得到的系统行为「蒸馏」回权重。- 他特意为最后一步使用了 distill 这个词。
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