Meta Superintelligence Labs 论文提出 Sharpening Tax：RL 后训练降低模型测试时解题覆盖

Meta Superintelligence Labs 等机构论文发现，轻量 harness 的基座模型在足够采样下常比 RL 后训练版本解决更多智能体任务，在 BFCL v4 multi-turn、ACEBench 和 WebShop 上，大 K 时基座常解开后者从未解开的任务。