复旦大学 发布 AgentGym-RL 数据集, 应用在 强化学习、智能体训练 领域

复旦大学 本次发布的数据集 AgentGym-RL, AgentGym-RL是一个用于训练大型语言模型智能体的新框架，它通过多轮强化学习进行多轮交互决策。该框架具有模块化和解耦的架构，确保了高灵活性和可扩展性。它涵盖了广泛的现实世界场景，并支持主流的RL算法。此外，论文中还提到了一种名为ScalingInter-RL的训练方法，旨在平衡探索和利用，并提高RL优化的稳定性。

查看AgentGym-RL

README 内容： 

关于 复旦大学 , 复旦大学是中国的一所综合性研究型大学，以其在多个学科领域的卓越表现和研究成果享誉全球。

关于 arXiv , arXiv 是一个免费分发服务和开放获取的学术文章档案库，涵盖了物理学、数学、计算机科学、定量生物学、定量金融、统计学、电气工程和系统科学以及经济学等领域。该网站上的材料并未经过 arXiv 的同行评审。