Agent的自演进，被刚刚开源的AReaL 2.0按下了加速键
最近，Claude Code 创造者 Boris Cherny 在一次访谈节目中透露，「在 Anthropic 内部，几乎 100% 的工程师都在同时运行 100 多个带有自我改进循环的 Agent【1】。
性能跃升1.6-2.0倍！昇腾已上线VeRL Fully Async特性
Fully Async针对不通场景需求所设计的on policy pipeline、stream off policy pipeline、async stream pipeline with stale samples、async stream pipeline with partial Rollout四种模式。
我去了趟造高铁的地方，发现了一个不得了的秘密……
偶尔讲讲段子今年4月赴中车长客采访记者手记四月的长春，并不暖和，在北京脱下的秋裤，又被我穿上了身。中车长客转向架焊接车间摄影：唐晓敏巨大的车间，呲呲的焊接声，焊花四溅，焊接机械臂和手工焊工人有序地工作着。
列车正进站他却跌落站台，接下来的几秒不敢看……
有时候，拯救一个人的生命只需要几秒钟——《今日印度》5日就讲述了这样一个惊心动魄的故事。
补齐OpenClaw进化拼图！AReaL v1.0开源，智能体强化学习一键接入
在 Agentic RL 算法系统协同创新的加持下，AReaL v1.0 可以兼容任意 Agent 框架，仅需修改一个接口地址即可无缝接入 RL 训练，包括最近火热的 OpenClaw，极大降低了强化学习的训练门槛。
我去了趟造高铁的地方，发现了一个不得了的秘密……
偶尔讲讲段子今年4月赴中车长客采访记者手记四月的长春，并不暖和，在北京脱下的秋裤，又被我穿上了身。中车长客转向架焊接车间摄影：唐晓敏巨大的车间，呲呲的焊接声，焊花四溅，焊接机械臂和手工焊工人有序地工作着。
淘天联合爱橙开源强化学习训练框架,支持十亿到千亿参数大模型
机器之心报道编辑：Panda过去几年，随着基于人类偏好的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）的兴起，强化学习（Reinforcement Learning，RL）已成为大语言模型（Large Language
AReaL v1.0落地昇腾：快速接入OpenClaw类Agent RL后训练
来源：市场资讯（来源：华为计算）近期，开源强化学习框架AReaL正式发布v1.0版本，构建起完备的Agentic RL训练底座。
我去了趟造高铁的地方，发现了一个不得了的秘密……
偶尔讲讲段子今年4月赴中车长客采访记者手记四月的长春，并不暖和，在北京脱下的秋裤，又被我穿上了身。中车长客转向架焊接车间摄影：唐晓敏巨大的车间，呲呲的焊接声，焊花四溅，焊接机械臂和手工焊工人有序地工作着。