ThinkingBox-Training untuk Reward State Database pada RL
2026-10-23 · #AI #TechReview

Microsoft dan Hugging Face merilis ThinkingBox-Training, codebase open-source untuk memanfaatkan state database terminal sebagai binary reward function saat agent post-training. Melalui penyaringan task menggunakan offline policy-relative difficulty dan penerapan 50 langkah GRPO, mereka melakukan fine-tuning pada Qwen2.5-32B untuk menaikkan rata-rata keberhasilan dari 51,7 persen menjadi 60,8 persen. Task yang sukses pada seluruh 20 percobaan uji juga meningkat dari 38 menjadi 107.
Pendekatan ini layak diadopsi jika Anda sudah menjalankan loop GRPO dan memerlukan verifikasi objektif tanpa LLM-as-a-judge untuk penggunaan backend tool. Kendalanya adalah Anda membutuhkan execution sandbox yang andal untuk database target serta komputasi memadai guna menyaring task yang terlalu mudah atau mustahil bagi base model Anda. Lewati metode ini jika workflow agent Anda tidak melibatkan perubahan persistent state atau transaksi backend multi-langkah yang kompleks.
sumber: huggingface.co/thinkingbox-training
my other side: setyadi.com
$ cd ~/
$ cat comments/ (0)