用RL训练Qwen去训练其他AI模型
DanAiTuning · reddit · 2026-07-15
开发者成功使用强化学习训练了一个能自主训练其他 AI 模型的智能体，并开源了全部代码。
- 核心机制：基于 Qwen3.6-35B-A3B 构建训练器智能体，它能编写完整的训练任务（含环境、奖励、数据集和超参），并调度真实 GPU 执行。当内部模型在隐藏评测中得分提升时，智能体获得奖励，形成“RL 套娃”循环。
- 关键结果：经过约 54 步外循环（背后约 1750 个真实 GPU 训练任务），奖励得分从 0 升至 0.63 峰值；技能成功泛化至未见过的新任务；智能体学会了优先选择 1.7B 而非 0.6B 基座模型，并更积极地使用超参配置。
- 成本与细节：整个实验总成本约 1300 美元，单次内部训练成本仅 0.13-0.30 美元。学习过程分两步：先学会“不崩溃”，再学会“训出更好的模型”。
- 开源内容：GitHub 仓库包含完整框架、任务族、奖励代码、GPU 编排脚本及失败案例复盘。
所属事件:开发者用RL训练Qwen实现AI自主训练AI(2 条相关)→
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