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搜索强化学习，共找到 19 条记录

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GRPO强化学习微调

grpo-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

提供基于TRL的GRPO/RLHF训练实战经验，包含数据集预处理、奖励函数设计与结构化输出指导，适合需多目标对齐且缺乏偏好对的数据场景。

企业级大模型强化学习训练

miles-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为企业级 MoE 大模型提供 miles 强化学习训练指导，覆盖 FP8/INT4 低精度、训练推理对齐与投机式推理流程，保障稳定性与最大吞吐量。

SLIME 强化训练框架

slime-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为 GLM 系列大模型提供基于 Megatron-LM 与 SGLang 的后训练强化学习指导，包含 GRPO rollout、灵活数据缓冲与异步/多轮训练流程，适用于研究及产研部署。

PyTorch原生智能体RL训练框架

torchforge-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

torchforge是Meta推出的用于智能体强化学习（RL）的PyTorch原生框架。它将核心的RL算法与复杂的分布式基础设施进行了彻底分离。用户可以专注于算法的快速实验和开发，无需担心底层分布式训练、权重同步等复杂问题，支持从单卡到大规模集群的扩展训练。

火山引擎LLM强化训练

verl-rl-training

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

使用火山引擎 verl 训练 LLM 的强化学习指南，涵盖 GRPO、PPO、价值网络、分布式 rollout、数据配置与生产部署等流程。

高性能强化学习框架

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

PufferLib是一个高性能的强化学习框架，专为大规模、高速的RL训练和仿真而设计。它通过优化的向量化和原生多智能体支持，实现了每秒数百万步的训练速度，极大地提升了RL研究和应用效率，适用于单智能体和多智能体环境的构建与训练。

稳定基线3：强化学习算法工具包

stable-baselines3

K-Dense-AI/claude-scientific-skills

稳定基线3是一个基于PyTorch的专业库，用于提供生产级的强化学习算法实现（如PPO、SAC、DQN等）。它支持单智能体RL模型训练，提供创建自定义环境的能力，并支持通过向量化环境进行高效的并行训练。适用于快速原型开发和严谨的强化学习实验。

实施反网络钓鱼培训计划

implementing-anti-phishing-training-program

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南详细介绍了如何设计、部署和衡量一套全面的反网络钓鱼安全意识培训计划。通过结合定期的模拟演练、交互式的角色学习模块和指标追踪，组织可以建立强大的安全意识文化。内容涵盖基线评估、持续难度升级以及与合规要求的对齐，适用于强化员工的安全防线。

部署Proofpoint邮件安全网关

implementing-proofpoint-email-security-gateway

mukul975/Anthropic-Cybersecurity-Skills

本指南详细介绍了如何部署Proofpoint邮件安全网关，建立一个关键的安全检查点。该解决方案利用机器学习、沙箱技术和威胁情报，在邮件到达用户收件箱前，实时检测和拦截网络钓鱼、恶意软件、商业邮件欺诈(BEC)和垃圾邮件等复杂威胁。适用于需要强化邮件安全架构和满足合规要求的组织。

首百客户销售策略

first-customers

slavingia/skills

以《极简创业者》哲学为框架，指导创始人围绕“卖给第一百名客户”制定行动：亲友到社区再到冷启动，定价与指标迭代，先卖后发，强化学习反馈。

持续学习模式总结

continuous-learning

rohitg00/awesome-claude-code-toolkit

通过记录每次编码会话中的修正、成功实践和反模式，并配置信心评分，帮助团队整理、复用和强化技术经验。

PufferLib强化学习环境指南与验证

K-Dense-AI/scientific-agent-skills

本指南提供了关于PufferLib的完整、版本感知的强化学习工作流指导。它详细介绍了如何适配Gymnasium/PettingZoo环境，管理不同版本的PufferLib（如3.0.0和4.0源），确保训练和评估过程的安全性和可重复性。核心内容包括环境契约验证、沙箱构建以及数据来源的准确性管理。

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