08:55Fireworks AI@FireworksAI_HQ精选Fireworks 宣布对 NVIDIA Nemotron 3 的强化学习微调功能上线,首批支持 Nemotron 3 Super 的 LoRA 微调。训练采用 GRPO 算法,可在一处平台完成训练和部署。计费方式改为按 GPU 小时而非按 token,解决了长多轮对话成本不可控的问题。AI产品Nemotron 3Fireworks微调RL训练GRPO6 个信源在谈推荐理由:Fireworks 刚上线了 Nemotron 3 的 RL 微调,按 GPU 小时计费不怕长对话烧钱,用 GRPO 训练一条龙搞定。原文
08:30vLLM@vllm_projectSemiAnalysis对强化学习训练系统进行深度分析,指出效率关键在于匹配训练器与生成器的吞吐量。研究基于vLLM+verl框架,@KaichaoYou和Ao Shen进行了沙箱扩展实验。该工作建立在@KaichaoYou早期在OpenRLHF、verl、slime等框架的RL集成工作之上。论文SemiAnalysisvLLMverlOpenRLHFRL训练推荐理由:这篇分析硬核拆解RL训练效率瓶颈,vLLM+verl的沙箱实验值得一看。原文
03:02LangChain@LangChainAILangChain 推出新功能,支持多步骤工作流中状态跨工具调用持久化。提供突发容量,可在秒内扩展到数千个并行环境,适用于强化学习训练或评估。还增强了对用户输入可能被执行的场景的处理能力。这些特性面向需要可靠状态管理和高速扩展的复杂 Agent 与批量评测场景。AI产品LangChain工作流状态持久化并行扩展RL训练推荐理由:LangChain 终于解决了多步工作流状态丢失的痛点,还能秒级拉起数千个并行环境做 RL 训练,适合做复杂 Agent 和批量评测。原文