研究：harness技能收益随模型能力而异，提出技能适配方法

Zhihao Yang 等作者提出“技能适配”方法，主张改写已有 harness 技能以匹配执行模型的能力，让技能指导更容易被执行，从而改进 harness 自进化。 支撑该方法的实验显示，技能收益因模型能力而异：在七个模型和三个基准上，103 个任务-技能对使 GPT-5.6-luna 提升 31.1 分，却让 Gemma-4-E4B 下降 8.8 分；在 86% 的弱模型失败运行中，被违反的要求其实已经写在技能里。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。