Hugging Face 探索多 harness 强化学习,提升 agent 可迁移性
Hugging Face 研究者测试了多 harness 强化学习方法,让同一开源模型在 Claude Code、Codex、OpenCode 等多个 agent 接口下训练,以提升跨环境迁移能力。
Hugging Face 研究者测试了多 harness 强化学习方法,让同一开源模型在 Claude Code、Codex、OpenCode 等多个 agent 接口下训练,以提升跨环境迁移能力。
一款名为 Security-One 的 27B 开源权重模型发布,用于安全决策,能为用户自定义的答案返回概率。
Perplexity 全新 Decider v1 27B 模型现已在 Requesty 上线,专为路由、分类与控制逻辑等快速决策任务打造。
新方法通过捕获代理将 Claude Code、Codex、Hermes、Pi、opencode 等编码工具转化为强化学习环境,代理支持编码智能体使用的四种 API 格式——无需修改工具本身或训练代码,完全开源。
OpenEnv、Verifiers、Harbor、NeMo Gym 等强化学习环境现已可在 Hugging Face Hub 上发现,解决了每个 RL 框架各自维护环境发现方式的碎片化问题。
Hugging Face 将把强化学习环境带入 Hub,将其视同数据集管理,让任何框架都能加载,无需另建注册系统。
蚂蚁灵 AGI 的 Ling 3.1 Flash 模型(由 Novita Labs 托管)现已可通过 Requesty AI 网关免费使用。
推荐 dsh-plugin-upgrade-skill 帮助 DSH 插件作者升级适配新版本,并呼吁通过兼容层减少插件 API 的破坏性变更。
Command Code 列出其每月 10 美元 GOAT 套餐附带 60 美元使用额度的四款模型,包括 DeepSeek V4.1 Flash 两个版本、GLM 5.3 Flash 以及 Kimi K3。
Codex 团队表示,未来 28 天每天都会发布一项对大多数 Codex/ChatGPT 用户有明确改进的功能,或进行一次彻底重置,重点放在简化、效率与新模型上。