Harness-1: 강화학습으로 훈련한 200억 파라미터 검색 서브에이전트 공개
Meet Harness-1: A 20B Retrieval Subagent Trained With Reinforcement Learning Inside a Stateful Search Harness on gpt-oss-20b
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한국어 요약
UIUC와 Chroma가 강화학습으로 훈련한 200억 파라미터 규모의 검색 서브에이전트 Harness-1을 공개했다. 상태 유지 검색 프레임워크 내에서 후보 풀, 증거 그래프, 검증 기록을 관리하며 8개 벤치마크에서 평균 0.730의 큐레이션 재현율을 달성해 오픈소스 경쟁 모델을 11.4점 앞질렀다.
원문 발췌 · English
UIUC and Chroma's Harness-1 is a 20B retrieval subagent trained with reinforcement learning inside a stateful search harness. The harness maintains the bookkeeping — candidate pool, importance-tagged curated set, evidence graph, verification records — while the policy decides what to search, curate, verify, and when to stop. It reaches 0.730 average curated recall across eight benchmarks, beating the next open subagent by 11.4 points and trailing only Opus-4.6. Weights and harness code are public. The post Meet Harness-1: A 20B Retrieval Subagent Trained With Reinforcement Learning Inside a Stateful Search Harness on gpt-oss-20b appeared first on MarkTechPost.