11. 延伸阅读

一句话理解

RL Post-Training 是一个跨学科的领域——强化学习理论、分布式系统、推理引擎、训练框架缺一不可。以下资源按"论文 → 框架 → 系统 → 实践"分类，帮你从原理到落地建立完整认知。

一、经典论文

RLHF 奠基

• Training language models to follow instructions with human feedback（OpenAI, 2022）

  • InstructGPT 论文，RLHF 的开山之作。
  • https://arxiv.org/abs/2203.02155

• Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback（Anthropic, 2022）

  • RLAIF 的代表作，用 AI 反馈代替人类反馈。
  • https://arxiv.org/abs/2212.08073

PPO 与算法

• Proximal Policy Optimization Algorithms（OpenAI, 2017）

  • PPO 原始论文。
  • https://arxiv.org/abs/1707.06347

• Direct Preference Optimization（Stanford, 2023）

  • DPO 原始论文，把 RL 转化为监督学习。
  • https://arxiv.org/abs/2305.18290

推理能力训练

• DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning（DeepSeek, 2025）

  • 纯 RL 涌现推理能力的代表作，GRPO 的工程实践。
  • https://arxiv.org/abs/2501.12948

• Qwen3 Technical Report（Alibaba, 2025）

  • GSPO 算法 + Agentic RL 工程实践。
  • https://arxiv.org/abs/2505.09388

• Kimi K2: Open Agentic Intelligence（Moonshot, 2025）

  • 大规模 Agentic RL 的代表。
  • https://arxiv.org/abs/2507.20534

推理引擎

• Efficient Memory Management for Large Language Model Serving with PagedAttention（vLLM, SOSP 2023）

  • vLLM 的 PagedAttention 论文，RL Rollout 的引擎基础。
  • https://arxiv.org/abs/2309.06180

• SGLang: Efficient Execution of Structured Language Model Programs（SGLang, 2024）

  • RadixAttention，多轮 Rollout 的关键优化。
  • https://arxiv.org/abs/2312.07104

二、开源框架

主力框架

• veRL（字节 Seed）

  • 生产级 RL 训练框架，HybridEngine 同卡时分复用。
  • https://github.com/volcengine/verl

• OpenRLHF

  • 社区最活跃的 RLHF 框架，Ray + vLLM + DeepSpeed。
  • https://github.com/OpenRLHF/OpenRLHF

• NeMo-RL（NVIDIA）

  • NVIDIA 官方 RL 框架，深度整合 TensorRT-LLM。
  • https://github.com/NVIDIA/NeMo-RL

• TRL（HuggingFace）

  • 教学与小规模实验首选。
  • https://github.com/huggingface/trl

各家自研

• AReaL（蚂蚁）

  • 大规模异步 RL 训练。
  • https://github.com/inclusionAI/AReaL

• slime（清华 / 智谱）

  • GLM 系列的 RL 训练框架。
  • https://github.com/THUDM/slime

• ROLL（阿里）

  • Agentic RL 专用。
  • https://github.com/alibaba/ROLL

推理引擎

• vLLM

  • https://github.com/vllm-project/vllm

• SGLang

  • https://github.com/sgl-project/sglang

• TensorRT-LLM

  • https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM

三、关键系统与基础设施

沙箱与环境

• e2b：Agent 沙箱即服务

  • https://github.com/e2b-dev/e2b

• Firecracker：AWS 开源的 microVM

  • https://github.com/firecracker-microvm/firecracker

• gVisor：Google 用户态内核

  • https://github.com/google/gvisor

调度与编排

• Ray：分布式 Python 框架，veRL / OpenRLHF 的底座

  • https://github.com/ray-project/ray

• Kubernetes：容器编排底座

  • https://kubernetes.io/

训练框架

• Megatron-LM：NVIDIA 大规模训练框架

  • https://github.com/NVIDIA/Megatron-LM

• DeepSpeed：Microsoft 大规模训练框架

  • https://github.com/microsoft/DeepSpeed

• PyTorch FSDP：PyTorch 原生分布式

  • https://pytorch.org/docs/stable/fsdp.html

四、博客与技术报告

OpenAI

• Learning to Reason with LLMs（o1 发布博客）
  • https://openai.com/index/learning-to-reason-with-llms/

DeepSeek

• DeepSeek-R1 发布博客
  • https://api-docs.deepseek.com/news/news250120

Anthropic

• Claude's Character（Constitutional AI 应用）
  • https://www.anthropic.com/research/claudes-character

字节 Seed

• Seed-Thinking-v1.5（RL 训练实践）
  • https://github.com/ByteDance-Seed/Seed-Thinking-v1.5

阿里 Qwen

• Qwen3 技术博客
  • https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/

技术博客

• Chip Huyen: RLHF

  • https://huyenchip.com/2023/05/02/rlhf.html

• Lilian Weng: LLM Powered Autonomous Agents

  • https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/

• HuggingFace: RLHF 详解

  • https://huggingface.co/blog/rlhf

五、课程与书籍

• Deep RL Course（HuggingFace）

  • https://huggingface.co/learn/deep-rl-course

• Spinning Up in Deep RL（OpenAI）

  • https://spinningup.openai.com/

• Reinforcement Learning: An Introduction（Sutton & Barto）

  • RL 经典教材，第 2 版。
  • http://incompleteideas.net/book/the-book-2nd.html

六、相关主题

本手册中的其他主题与 RL Post-Training 深度相关：

• 大模型从 0 到 1：预训练与后训练的全景
• vLLM 详解：RL Rollout 的核心引擎
• SGLang 详解：多轮 Rollout 的优化引擎
• Ray 详解：RL 分布式调度底座
• Kubernetes 详解：RL 集群调度
• GPU 在 Kubernetes 上的调度：Rollout/Train 混合负载调度
• Agent Runtime 详解：Agentic RL 的环境侧
• Agent OS 详解：Agentic RL 的沙箱底座
• AI SRE 详解：RL 训练的可观测性
• Benchmark + Evaluation：RL 效果评估

一句话总结

从 InstructGPT 到 R1，RL Post-Training 用了三年从"对齐技巧"成长为"能力引擎"。理解它需要论文 + 框架 + 系统三重视角——希望这份清单能帮你在自己的场景中复现并超越这些工作。