本报告探讨OpenClaw体系下Agent的强化学习训练方法，重点分析RFT与GRPO的训练流程，旨在降低强化学习训练门槛，实现训练自动化，并提升Agent的任务性能。

本报告探讨OpenClaw体系中Agent的强化学习训练方法，重点分析RFT与GRPO的训练流程，旨在降低强化学习训练的门槛，实现自然语言驱动的训练自动化。

本报告探讨OpenClaw体系中Agent的强化学习训练方法，重点分析RFT与GRPO的训练流程，旨在降低强化学习训练的门槛，实现自然语言驱动的自动化训练。

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研究表明，在多模态大模型训练中，样本难度比训练范式更为重要。中兴通讯团队首次通过GRPO-only方法，在视觉推理和感知任务中超越传统的SFT+RL范式，提出了PISM和CMAB两种难度量化策略，显著提升了模型性能，验证了难度感知采样的有效性。

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本研究探讨了大语言模型后训练中强化学习的结构假设，指出将其视为马尔可夫决策过程的简化假设存在问题，并发现迭代监督细调方法的性能与基于GRPO的训练相当。

本研究提出了一种新颖的强化学习方法——序列组衰减奖励策略优化（S-GRPO），旨在解决推理模型中的冗余问题。该方法通过选择多个时间点判断推理步骤的充分性，实现早期退出，从而缩短序列长度并提高准确性。