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。

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。

本文探讨了前置提示工程（pPE）在强化微调中的应用，结果显示pPE训练的模型性能优于iPE，尤其是null-example pPE方法表现最佳，为RFT研究提供了新方向。

RFT强化微调结合强化学习与传统微调，能在特定领域显著提升大语言模型表现。华为云ModelArts Studio支持该技术，优化医疗模型，实验显示准确率提升超过10%。此方法降低数据需求，适应性强，适合数据稀缺行业。

本研究强调区分推理标记与模式化标记的重要性，采用Shuffle-Aware Discriminator (SHAD)和新微调方法（RFT），显著提升大型语言模型的性能。