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Open-Reasoner-Zero的模块化设计支持灵活的AI研究

2025-09-05

1.3 K

模块化架构带来的研究灵活性

Open-Reasoner-Zero的设计理念强调模块化和可扩展性：

核心组件解耦：训练、推理、评估等功能独立封装
配置文件驱动：通过YAML文件即可调整学习率、批量大小等超参数
自定义扩展：支持开发者在src目录中添加新的数据处理或模型组件

这种架构使得研究人员能够：

快速实验不同模型变体(Qwen2.5-7B/32B)
灵活替换训练数据集
轻松集成新的评估基准

平台特别适合需要快速迭代的实验需求，加速AI研究进程。

本答案来源于文章《Open-Reasoner-Zero：开源大规模推理强化学习训练平台》

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