Liquid AI 揭秘端侧模型后训练：四阶段策略与多轮智能体强化学习
Teknium · x · 2026-08-04
Liquid AI 详细介绍了其端侧模型在真实智能体框架中的后训练（Post-training）流程。
技术实现细节：
- 四阶段训练：依次进行监督微调（SFT）、专家特化、多领域在线策略蒸馏，最后是智能体强化学习。
- 多轮智能体 RL：最后阶段通过 Pi、Hermes Agent 和 OpenClaw 进行多轮强化学习。
- 沙盒与奖励机制：每次部署都在独立的沙盒中运行，采用 GRPO 算法针对结果奖励进行优化。奖励标准结合了 LLM 裁判评分、程序化检查以及严格的安全门控。这使得模型在发布前就已经熟悉了真实的工具调用、系统提示词和交互模式。
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