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Hase
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Harness-Aware Self-Evolving 框架共同演化模型权重和任务解决方案
研究人员推出了一种新颖的代理强化学习框架 Harness-Aware Self-Evolving (HASE),该框架允许单个模型生成任务解决方案并同时编辑其周围的 harness 组件。这种统一的方法表明,使用 HASE 的 Qwen3-8B 模型在文本分类任务中取得了与使用 Claude Code 作为其 harness 提议者的更大 GPT-OSS-120B 模型相当的性能。此外,HASE 在 alpha 因子挖掘方面取得了优越…
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新的C++引擎HASE在多智能体强化学习训练中达到33M步/秒
研究人员开发了一种名为捉迷藏引擎 (HASE) 的新C++引擎,旨在显著提高在去中心化、部分可观察环境中的强化学习智能体训练效率。通过利用面向数据设计和优化的内存处理,HASE在单个智能体上实现了高达每秒3300万步的惊人吞吐量。该引擎大大缩短了多智能体策略的训练时间,使得复杂的协作行为能在几分钟内学会。