RL训练相关技术文章

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Shepherd 深度解析：Stanford 把 Git 搬进 AI Agent 运行时——让 Agent 从「能跑」到「可回退、可监督、可训练」的完整实战指南

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2026-07-07 13:19:13
Stanford Christopher Manning团队发布Shepherd，把Git式版本控制引入AI Agent运行时：可逆执行轨迹让Agent执行可回退、可分叉、可重放；Syscall Jail把权限约束压到OS内核层物理不可绕过；Tree-GRPO让RL训练翻倍加速。完整实战+代码示例。
Shepherd AI Agent Meta-Agent Git Stanford 可逆执行 RL训练 Agent工程版本控制 Python

智谱 slime 深度实战：当 RL 后训练终于有了工业级「炼丹炉」——从 Megatron+SGLang 三模块联调到 GLM-5.2 两天完成 OPD 后训练的生产级完全指南（2026）

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2026-06-23 07:54:24
2026年6月智谱开源RL后训练框架slime，支撑GLM-5.2仅用2天完成OPD后训练。本文深度解析其三模块架构、原生引擎透传设计、PD分离、增量权重同步等核心技术，附完整生产级部署实战代码。
强化学习 RL训练 slime框架智谱AI GLM-5.2 Megatron SGLang 后训练开源框架生产级部署

Microsoft Agent Lightning 深度实战：零代码变更优化AI代理的强化学习完全指南（2026）

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2026-05-24 15:00:19
深度解析Microsoft Agent Lightning框架，探讨如何通过零代码变更方式优化AI代理，包括架构分析、代码实战和性能优化
AI Agent 强化学习微软开源 agent训练框架 RL训练

Agent-Lightning 深度实战：微软开源RL训练框架——零代码优化任意AI代理的生产级实践

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2026-05-22 21:46:28
深度解析微软Agent-Lightning框架，实现零代码修改的AI Agent强化学习训练，解耦架构设计与生产实践
AI Agent 强化学习微软 RL训练 Agent-Lightning

Microsoft Agent-Lightning 深度实战：零代码优化AI代理的训练框架——微软RL训练的革命性工具与生产级实践

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2026-05-22 21:46:03
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