Harness Learning：不改权重让模型适应未见任务，性能近翻倍
DanielKhashabi · x · 2026-10-01
一条被转发的技术线程介绍了 Harness Learning：如何在不更新权重的情况下，让模型适应测试时从未见过的任务。做法是用执行反馈训练模型去修订 harness，测试时模型把学到的技能迁移到未见任务上改进 harness，而模型权重保持不变。
- 动机：改进 agent harness 需要反复实验，希望模型从这些修订中学习
- 方法：用执行反馈训练模型修订 harness，权重冻结
- 结果：在困难的未见推理与多跳问答任务上，性能接近翻倍
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