Anyscale 网络研讨会：强化学习后训练与 SkyRL 实战
Anyscale 要开一场 RL 后训练的实操研讨会，从 GRPO、OPD 蒸馏讲到 SkyRL 的异步训练和 rollout 调优，还会拆解怎么给终端 agent 建 eval 和自定义环境。想自己搭 RL 训练管线的开发者值得报名听听。
Anyscale 宣布下周举办一场关于强化学习后训练的网络研讨会，报名即将截止。议程涵盖底层算法原理，包括使用 GRPO 的 RLVR（可验证奖励的强化学习）。
研讨会还将介绍近期研究进展，如 on-policy distillation（OPD）和 multi-teacher on-policy distillation（MOPD）。实战部分聚焦如何后训练一个终端 agent，涉及构建评测集、自定义环境与 RL 系统搭建。
最后会对 SkyRL 框架做深入讲解，包括异步 RL、性能监控以及 RL rollout 的调优方法。适合想在自己的模型上跑 RL 后训练流程的工程师。
Last chance to sign up for next week's webinar!
Don't miss the opportunity to learn about reinforcement learning for post-training: - How the underlying algorithms work (e.g., RLVR with GRPO) - Recent research advances (on-policy distillation (OPD), multi-teacher on-policy distillation (MOPD)) - Details of post-training a terminal agent (building evals, building custom environments, RL systems) - SkyRL deep dive (async RL, performance monitoring, tuning for RL rollouts)
Register: https://t.co/4tbAHfpeUI
本条情报归属 AITOP「技巧」核心栏目，重点聚焦北美前沿实验室与硅谷科技巨头。在跨区域产业观察坐标中，该动态直接关联「AI 开发者工具链、Coding Agent 与工程化实践」研究主线，反映出当前技术演进与商业落地的最新风向。涉及核心实体与技术议题包括：SkyRL、Anyscale、GRPO、强化学习，读者可通过下方标签进入对应专题页查阅历史脉络与关联对比。
信源核验说明：本文原始线索采编自「Anyscale」（@anyscalecompute），经 AITOP 多维评分管线结构化提炼。
