范式飞跃：Agentic RL 不再是“对齐”一个静态答案，而是在训练一个自主的“策略”。这个策略必须学会在一个充满不确定性的动态世界中，通过一系列思考、行动和观察，来完成一个长期的目标。这正是“智能体”的真正含义。

为了将强化学习有效地应用于高容量的VLA模型，作者们提出了一个名为 VLA-RL 的算法和系统框架。这个框架的设计非常有巧思，它将机器人的操作任务重新定义为一个“多模态、多轮次的对话”过程。

从强基座起步的 JustRL-Nemotron-1.5B 表现更加出色，平均准确率达到 64.32%，略微超过使用课程学习的 QuestA（63.81%）。关键的差异在于，QuestA 需要完整的推理轨迹来构建 hint，还要分阶段调整提示难度；而 JustRL 只需要标准的问题与标答，不需要额外的数据工程 ，总 token 预算也相对较小。

OpenAI-o3、DeepSeek-R1这些模型，靠RL训练变得越来越能打，按常理，能力暴涨不得大改参数？结果人家偏不，就挑着少数参数“小修小补”，这操作属实让人摸不着头脑。

人工智能领域再迎突破！ Salesforce AI研究院 发布了其革新性的 Webscale-RL 数据处理框架，为解决 AI 训练中的核心难题提供了全新解决方案。这项研究成果在 arXiv:2510.06499v1 论文中详细阐述，引发了业界的广泛关注。在 AI 技术飞速发展的今天，如何高效地训练 AI 模型，尤其是 强化学习 模型，成为了一个关键挑战。