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Schlagwort: jason-mancuso
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    Video:CURT

    Eigenes Agent-Training mit RL: Stabiles Rezept für asynchrones Lernen

    Jason Mancuso von Modal zeigt, warum das bloße Austauschen statischer Modelle für Agenten nicht ausreicht. Teams mit Produktiv-Deployments besitzen mit Harness, Evals und Traces bereits die nötigen Bausteine für Reinforcement Learning (RL). Ein Rezept aus GRPO, Masked Importance Sampling und Score Centering stabilisiert asynchrones Training über heterogene GPUs und senkt Rollout-Kosten um 15 Prozent.

    KI & AI· Vortrag

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