Hugging Face 发布多 harness 强化学习训练指南

2026 年 10 月 3 日，Hugging Face 后训练团队在 Reddit 的 LocalLLaMA 板块发布了一份多 harness 强化学习训练指南。团队成员 Lewis 在帖子中表示，团队一直在探索如何在不同的代码 harness 中训练开源模型，并把解决这一问题的完整方法写成了一份很长的指南，公开发布出来。

按照帖子的说法，这套做法建立在开源库 TRL 以及用于 RL 环境的 Harbor 框架之上，讨论的是在不同的代码 harness 上做强化学习训练。指南的目标是在各自定制的 harness 上把开源模型的表现调到最好。Lewis 提到，团队希望读者觉得这份指南有意思，尤其是在当下每个人都有自己的定制 harness 的情况下，他给出的例子是 Pi 加扩展。

截至目前，这件事停在该指南已经发布、并在 LocalLLaMA 上公开分享这一步。材料中没有提到指南包含哪些具体章节、是否附带示例代码或配置、实验中使用了哪些模型、给出了哪些数字或评测结果，也没有提到后训练团队的后续计划。