AWS 推出 SageMaker 训练会话 API：自写训练循环，GPU 交由服务管理
AWS Machine Learning Blog 介绍 Amazon SageMaker AI 训练会话 API：用户可在 Python 脚本中编写自己的 LLM 训练循环，支持 SFT、RL 或自定义目标，由 SageMaker 运行 GPU。文章介绍编程模型和三个 SDK 客户端，并演示 GSM8K 上的 GRPO 循环及竞争性编程强化学习工作负载。
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Microsoft Research精选 微软研究院发布 Agent Lightning v1.0：约 3500 行轻量级 Agentic RL 框架，可接入现有 Agent 训练
微软研究院发布 Agent Lightning v1.0，一个约 3500 行的轻量级 Agentic RL 框架。该框架用于将现有 agent 连接到强化学习训练流程，使 agent 的工具、上下文和决策能力可以在不重建原有框架的情况下得到改进。来源称，训练 AI agent 的难点在于其工具、上下文和决策由复杂框架管理，Agent Lightning 旨在降低这一接入门槛。
为什么值得看：企业负责人可关注其对企业已有 agent 资产的复用价值：若企业已部署基于工具调用和上下文管理的 agent，该框架提供了用强化学习持续优化 agent 行为的路径，可能减少重建成本。但需注意，来源为微软研究院博客，未披露支持范围、训练成本、部署要求和实际效果，属于厂商披露信息，落地前应做技术验证与成本评估。