GAVEL：不改模型，仅靠 harness 把 Qwen3-8B 从 41.2% 提到 91.8%
dair_ai · x · 2026-09-20
dair-ai 介绍 GAVEL 论文：在不改动模型本身的前提下，仅通过外部 harness 让 Qwen3-8B 在长程机器人任务上的成功率从 41.2% 跃升至 91.8%。
核心做法：
- GAVEL 维护一个显式的图结构世界模型，记录物体关系、动作前置条件与效果，以及对未观测物体位置的概率信念。
- 机器人在执行 LLM 生成的动作前，先用该图模型预测动作后果；违规动作会被发现。
- 可由世界模型直接推导出修复方案的动作，无需再次调用模型；只有需要语义推理的错误才回传给 LLM。
效果（BEHAVIOR-1K，500 条多任务指令）：成功率从 19.9% 提升至 92.6%；对物体可能位置分布的推理还重排了剩余子任务，行进距离减少约 5.4%。
论文的核心论点是：很多「模型能力不足」实际是 harness 质量问题，好的 harness 带来的提升可以远超换更大模型。
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