HuggingFace Papers · 训练
RewardHarness 提出自进化 agent 后训练方法
RewardHarness 是一种面向 agent 的自进化后训练方法，通过将奖励信号与 agent 行为动态耦合，使模型在交互过程中持续优化决策策略。该方法无需人工标注大量偏好数据，而是利用 agent 自身在环境中的反馈形成闭环训练，显著提升了复杂任务中的泛化能力与适应性。论文在多个基准上验证了其有效性，为 agent 训练提供了新的范式。
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- 2026-05-17
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