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| Model与Harness的关系演进：从AutoHarness到Heuristic Learning | 2026-05-29 | article-raw | 微信公众号 | 吕明 | https://mp.weixin.qq.com/s/PglkqhlSoI7LEOb3AOHl8g |
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Model与Harness的关系演进
作者: 吕明 来源: 微信公众号 URL: https://mp.weixin.qq.com/s/PglkqhlSoI7LEOb3AOHl8g 收录时间: 2026-05-29
概述
本文是吕明关于 Model 与 Harness 关系演进的深度思考笔记。以 Google DeepMind 的 AutoHarness 论文和 OpenAI 翁家翌的 Heuristic Learning 文章为切入点，探讨：
- GenAI 与前几次 AI 浪潮的三个本质差异：生成式（Generative）、通用性（General）、统一性（Unification）
- Model 与 Harness 之间"策略算法"与"工程约束"的模糊边界及其演进
- AutoHarness 三种 Harness 模式的深度解读（Action Filter → Action Verifier → Policy）
- Heuristic Learning 作为替代梯度下降的新学习范式
- 编译型 AI 范式与 Harness Engineering 作为独立工程实践领域
- 引述 Demis Hassabis 近期访谈观点：Agent 才刚开始，缺连续学习
关键引用
- "也许世界的本质即是由泛化策略+抽象约束的组合控制和运转的"
- "性能提升不只能一味的依赖于模型参数规模，也应更多关注 Agent Architecture 的 Harness 层"
- "某种形式的经验或知识不仅可以被'训练'到参数里，还可以被更优雅的'编程'为可维护、可进化的软件系统"