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NVIDIA发布Polar:用于跨Codex、Claude Code和Qwen Code进行GRPO训练的忠实令牌回滚框架

NVIDIA研究人员推出Polar框架,通过在智能体工具链和推理服务器之间放置模型API代理,实现无需修改智能体工具链即可进行强化学习训练。基于Qwen3.5-4B模型使用GRPO训练,Polar在Codex、Claude Code和Pi工具链上分别将SWE-Bench Verified pass@1提升了22.6、4.8和6.2个百分点。框架以NeMo Gym环境注册,并在ProRL Agent Server仓库开源。

来源MarkTechPost作者: Asif Razzaq
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要点

  • Polar通过模型API代理捕获令牌级交互,无需修改现有智能体工具链即可进行RL训练
  • 使用GRPO在Qwen3.5-4B上训练,SWE-Bench Verified最高提升22.6个百分点
  • 支持多种API格式(Anthropic、OpenAI、Google),并提供前缀合并策略加速轨迹重建5.39倍
  • 同时支持在线强化学习和离线SFT数据生成,已在GitHub开源

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