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NVIDIA發佈Polar:用於跨Codex、Claude Code和Qwen Code進行GRPO訓練的忠實令牌回滾框架

NVIDIA研究人員推出Polar框架,通過在智能體工具鏈和推理服務器之間放置模型API代理,實現無需修改智能體工具鏈即可進行強化學習訓練。基於Qwen3.5-4B模型使用GRPO訓練,Polar在Codex、Claude Code和Pi工具鏈上分別將SWE-Bench Verified pass@1提升了22.6、4.8和6.2個百分點。框架以NeMo Gym環境註冊,並在ProRL Agent Server倉庫開源。

來源MarkTechPost作者: Asif Razzaq
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要點

  • Polar通過模型API代理捕獲令牌級交互,無需修改現有智能體工具鏈即可進行RL訓練
  • 使用GRPO在Qwen3.5-4B上訓練,SWE-Bench Verified最高提升22.6個百分點
  • 支持多種API格式(Anthropic、OpenAI、Google),並提供前綴合並策略加速軌跡重建5.39倍
  • 同時支持在線強化學習和離線SFT數據生成,已在GitHub開源

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