多harness RL开源指南发布，LFM2.5提分

2026年10月1日，Adithya S K 发布开源指南《The ultimate guide to multi-harness RL》。该指南主张让任意模型在用户真实使用的 agent harness 内直接进行 RL 训练，无需改动 harness，也无需改动训练代码。据该报道，采用这一方法后，LFM2.5 的得分从 42% 提升到 54%，工具调用次数减少 31%。目前该指南已开源发布，报道中未提及更多后续进展或其他机构的复现情况。

AI 根据报道生成 · 51 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。