Глубокое погружение в обучение ИИ-агентов с помощью RL и open source

Reinforcement Learning становится ключевой технологией для агентных систем, но переход от RL для LLM к RL для ИИ-агентов приносит новые сложности: среды, rollout-процессы, использование инструментов, узкие места inference, дизайн reward-функций и оценка многошагового поведения в реальном мире. В этом воркшопе Hugging Face исследователи и практики обсуждают, как сегодня обучают агентов с помощью open source-инструментов, где открытые методы пока уступают, и что будет дальше в развитии RL для language agents. ИИ-агенты, reinforcement learning, RL, обучение агентов, Hugging Face, open source AI, language agents, reward design, agent evaluation, multi-step reasoning, LLM agents, agentic AI, машинное обучение, искусственный интеллект, open source 📺 ALXY | CRYPTO | AI 🔗 Telegram: @xsa_dev 🤖 AI trading strategies & crypto analysis