@charles_irl: 恰当的后训练强化学习，广泛部署，是迈向未来软件系统能悄然自我改进、适应人类需求的关键一步。

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reinforcement-learning post-training infrastructure open-source modal machine-learning

摘要

Modal 在其平台上宣布了一个开源的强化学习库，通过可扩展的部署解决后训练强化学习中的基础设施挑战。

恰当的后训练强化学习，广泛部署，是迈向未来软件系统能悄然自我改进、适应人类需求的关键一步。 目前它受限于基础设施——纠缠于凌乱的代码，被 YAML 束缚。 我们正在努力解决这个问题。
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缓存时间: 2026/06/02 21:38

大规模部署的适当后训练强化学习，是迈向软件系统能悄无声息地自我改进并随时间适应人类需求这一未来的关键一步。

目前它受困于基础设施——纠缠于意大利面条式代码，被 YAML 所束缚。

我们正在努力解决这一问题。

Modal (@modal): 强化学习在 Modal 上已呈爆发之势，我们也在持续深耕。

这里回顾了我们在帮助团队进行大规模训练时所吸取的经验教训、反复观察到的模式，以及一个可在 Modal 上快速入门 RL 的开源库。

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