RL强化学习新范式！RLT教师强化学习模型算法全解析｜SFT+RL两阶段训练全流程详解｜AI大模型微调｜大模型Agent｜Agent智能体｜Sakana AI

本期视频深入解析由 Sakana AI 提出的最新强化学习框架 —— RLT（Reinforcement Learning Teachers），它通过“教师生成高质量推理 → 教会学生模型”的机制，革新了语言模型推理任务的训练方式。 📌 你将学到： ✅ RLT 与传统RL方法的本质区别 ✅ 教师模型如何生成结构化推理过程 ✅ SFT + RL 两阶段训练流程与GRPO策略优化 ✅ 如何实现Test-Time Scaling推理能力提升 ✅ 结合 Qwen3 和 Bespoke 数据的实战流程 00:00 RLT 强化学习 核心思想 02:23 RL 存在的问题及 RLT 的解决方案 04:55 RLT与主流强化学习训练的区别 11:05 RLT 技术栈 11:30 RLT 训练与推理逻辑 🔗 更多AI技术课程持续更新中，如果觉得课程对你有帮助，欢迎订阅我的频道。 所有课程配套资料都可以在我的同名B站/微信公众号：唐国梁Tommy、或我的个人网站发送邮件获取：https://www.tgltommy.com/p/free-ai-co...