TGStat
TGStat
Введите текст для поиска
Расширенный поиск каналов
  • flag Russian
    Язык сайта
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Вход на сайт
  • Каталог
    Каталог каналов и чатов Региональные подборки Тематические подборки Платные каналы Поиск каналов
    Добавить канал/чат
  • Рейтинги
    Рейтинг каналов Рейтинг чатов Рейтинг публикаций
    Рейтинги брендов и персон
  • Аналитика
  • Поиск по публикациям
  • Мониторинг Telegram
  • Продвижение
    Реклама через Яндекс Бизнес Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
Математика Дата саентиста

22 Aug, 20:01

Открыть в Telegram Поделиться Пожаловаться

⚡️ Теперь RL можно обучать прямо через реальный агентный harness, даже если он для тебя black box

ClawGym II показывает интересный подход: Claude Code или OpenClaw можно оставить без изменений и всё равно встроить их в RL training loop.

Фреймворк запускает агентный harness внутри sandbox, перехватывает model calls на serving-уровне и восстанавливает из них полные trajectories. После этого PPO или GRPO могут оптимизировать поведение модели уже с учётом реальной агентной среды.

Главный плюс: training stack не нужно заново реализовывать tool routing, retries, context management или subagents.

На Qwen3-30A3B это дало:

— +9.98 п.п. Pass@1 через OpenClaw
— +14.81 п.п. через Claude Code

Причём mix-harness training тоже сработал: одна политика, обученная сразу на OpenClaw и Claude Code, не хуже одиночных вариантов под обоими harness.

То есть следующий шаг в RL для агентов — обучать модель не в упрощённой симуляции, а прямо через тот сложный стек, в котором она потом будет реально работать.

Paper: arxiv.org/abs/2608.16798

ClawGym II: Exploring Black-Box RL on Agent Harness

1.3k 0 49 8
Каталог
Каталог каналов и чатов Подборки каналов Поиск каналов Добавить канал/чат
Рейтинги
Рейтинг каналов Telegram Рейтинг чатов Telegram Рейтинг публикаций Рейтинги брендов и персон
API
API статистики API поиска публикаций API Callback
Наши каналы
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
Почитать
Академия TGStat Исследование Telegram 2019 Исследование Telegram 2021 Исследование Telegram 2023
Контакты
Справочный центр Поддержка Почта Вакансии
Всякая всячина
Пользовательское соглашение Политика конфиденциальности Публичная оферта
Наши боты
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot