AWS 教程演示 SageMaker AI 多轮强化学习
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AWS 教程演示 SageMaker AI 多轮强化学习
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AI 综述
AWS 发布实操教程，演示在 Amazon SageMaker AI 上用多轮强化学习（MTRL）完成从部署智能体与奖励函数到 AgentCore、准备数据集、训练、在 MLflow 监控和评估的端到端流程。教程以 Wordle 任务为例，称在默认推理强度下把 gpt-oss-20b 的解题率从 61% 提升到 84%，低推理强度下从 15% 提升到 69%，训练消耗约 339 美元的 token 费用。 教程写明，当时支持的基础模型均以 LoRA 适配器训练；使用前须先创建 MLflow 应用，评估时可设置温度，默认配额一次只允许一个评估作业，可申请提高。上述提升数据来自该教程自述。
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最新进展10月24日 01:48
Amazon SageMaker AI 多轮强化学习（MTRL）实战指南：用 Wordle 训练智能体报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月24日
- AWS Machine Learning BlogAmazon SageMaker AI 多轮强化学习（MTRL）实战指南：用 Wordle 训练智能体
Amazon SageMaker AI 的多轮强化学习（MTRL）在 Wordle 任务上把 gpt-oss-20b 的解题率从 61% 提升到 84%（默认推理强度下），低推理强度下从 15% 提升到 69%，训练消耗约 339 美元的 token 费用。
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