从 vibe coding agent 到后训练，从零开始的实验科学

小苹果的清甜

从 vibe coding agent 到后训练，从零开始的实验科学

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这篇文章记录了作者 Vibe Coding一个投资Agent到利用后训练技术对其进行优化的实验过程。作者详述了使用 verl 框架对7B模型进行监督微调（SFT）和强化学习（RL）训练的经历，指出SFT虽然提升了工具使用能力但损害了推理能力。最终，通过采用GRPO算法并引入NGRPO等技巧解决奖励方差问题，他成功将小模型的表现提升至与 deepseek-chat 相当的水平。文章强调了在缺乏成熟调试工具的情况下，通过实验性探索掌握后训练技术的重要性。