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OpenHands Snowflake 模型後訓練方案
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先了解這件事
重點綜述
2026年11月3日，OpenHands 與 Snowflake 公佈基於現有 Agent Harness 的模型後訓練方案。
- 此方案允許直接使用 OpenHands Agent SDK 配置 Harbor 格式任務，並在不重建 harness 的情況下完成 RL 後訓練，實驗顯示效能提升。
- 翌日（11月4日），Dev.to Top Tech 報導指出，兩家公司進一步將後置訓練整合進自有代理機制，利用 Snowflake Cortex Training 在實際執行中產生訓練資料，提升模型自適應與即時最佳化能力。
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最新進展11月4日 16:18
11月4日報導指出，OpenHands 與 Snowflake 進一步將後置訓練整合至自有代理機制。報導時間線
沿著報導，瞭解事件的不同面向。
11月4日
- Dev.to Top Tech在自有代理機制中訓練模型：OpenHands 與 Snowflake 讓此成為可能
OpenHands 與 Snowflake 推出一種在現有代理機制內進行後置訓練的方法，利用 OpenHands Agent SDK 與 Snowflake Cortex Training 讓模型在實際執行中產生訓練資料。
11月3日
- aihotOpenHands 與 Snowflake 推出基於現有 Agent Harness 的模型後訓練方案
導語：OpenHands 與 Snowflake 合作，提供可直接用現有 Agent Harness 進行 RL 後訓練的完整方案，並附實驗結果。 - 合作模式：使用 OpenHands Agent SDK 配置與 Harbor 格式任務，無需重建 harness。
本事件熱度趨勢
當前熱度 13·可比範圍峰值 14（11月4日 17:00）·近 24 小時可比範圍變化 –
趨勢僅比較持續完整觀測到的相同主體，範圍可能小於當前熱度統計。移動指標或點選圖表檢視每小時熱度；鍵盤可用左右方向鍵切換。
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