@SergioPaniego：前沿智能体之所以如此出色，部分原因是模型在与其一同交付的同一框架内进行了训练。很高兴看到这…

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摘要

Sergio Paniego 强调，前沿智能体的性能得益于模型在其部署框架内进行训练。NVIDIA AI 的新工作“Polar: Agentic RL on Any Harness at Scale”能够将 Codex、Claude Code、Qwen Code 或 Pi 等框架转化为强化学习训练环境，而无需修改其内部结构。

前沿智能体之所以如此出色，部分原因是模型在与其一同交付的同一框架内进行了训练。 很高兴看到这一方法通过 NVIDIA AI 的新作品“Polar: Agentic RL on Any Harness at Scale”走向开放。 它能够将 Codex、Claude Code、Qwen Code 或 Pi 等框架转化为强化学习训练环境，而无需触及它们的内部结构。
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缓存时间: 2026/06/05 21:19

前沿智能体表现出色，部分原因在于模型是在其自带的框架内训练的。

很高兴看到这一方法正走向开源，例如 @NVIDIAAI 的新作《Polar: Agentic RL on Any Harness at Scale》。

它能把各种框架（如 codex、claude code、qwen code 或 pi）转化为强化学习训练环境，而无需改动其内部机制。

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