walkinglabs/hands-on-modern-rl

🚀 Um currículo prático e de código aberto que preenche a lacuna entre conceitos básicos de RL, alinhamento de LLMs, RLVR e sistemas Agênticos avançados.

O que é hands-on-modern-rl?

Este skill oferece um currículo prático e abrangente sobre Reinforcement Learning (RL) moderno, projetado para desenvolvedores e pesquisadores que desejam dominar desde conceitos fundamentais até tópicos avançados, como alinhamento de Large Language Models (LLMs), RLVR (Reinforcement Learning from Verifiable Rewards) e sistemas agênticos complexos. Ele é totalmente open-source e independente de plataforma, funcionando com qualquer ambiente de IA agêntica (como Claude Code, Cursor, Codex, etc.). O material é estruturado em módulos progressivos, combinando teoria com exercícios interativos e exemplos de código. Sua utilidade está em fornecer uma base sólida para quem busca aplicar RL em projetos reais de IA, especialmente na adaptação de LLMs e no desenvolvimento de agentes autônomos. O skill é ideal para autoestudo ou como referência para workshops e cursos.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity
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O que hands-on-modern-rl faz?

🚀 Um currículo prático e de código aberto que preenche a lacuna entre conceitos básicos de RL, alinhamento de LLMs, RLVR e sistemas Agênticos avançados.

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