Seventy3 是一档借助 NotebookLM 解读前沿论文的播客——不是念摘要，也不是泛泛而谈，而是让 AI 帮你把论文掰开揉碎，说人话。我们蹲在人工智能、大模型、机器人算法、crypto 这几个领域，每期挑一篇值得关注的工作，用对话的方式聊给你听。你可以在通勤路上听，做实验的时候听，也可以当背景音放着，让新知识自然地长进脑子里。

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今天的这篇的主题是：

From Trainee to Trainer: LLM-Designed Training Environment for RL with Multi-Agent Reasoning

Summary

强化学习（RL）在大语言模型（LLM）训练中的流水线，通常依赖于在不同阶段之间手动重新设计环境，这就需要从业人员凭启发式经验去推断哪种配置最能提升当前的策略模型。

为了将这一过程实现自动化，我们提出了 LLM 作为环境工程师（LLM-as-Environment-Engineer）的框架：在该框架中，当前的策略模型会分析失败轨迹并结合上下文信息，从而为下一阶段的训练环境配置提出修改建议。

我们还推出了 MAPF-FrozenLake，这是一个可控的测试床，其生成器暴露了多维度的环境配置，非常适合用来研究和评估环境的重新设计。在该测试床中，我们以策略行为、失败案例和环境统计数据的结构化摘要作为条件引导环境工程师，使其生成下一训练阶段的配置。

在以 Qwen3-4B 作为骨干模型时，我们的框架在基准测试中取得了最强的综合性能，超越了更大的闭源商业 LLM（例如 GPT、Gemini）以及固定环境训练的基线方法。

我们进一步分析了哪种形式的上下文最为有效，发现成功的环境更新依赖于失败证据，并且会保留已经生效的配置。有趣的是，当前的 RL 检查点（checkpoint）比原始的基座模型能扮演更好的环境工程师角色，这表明策略学习提升了模型诊断自身剩余缺陷的能力。

原文链接：https://arxiv.org/abs/2606.17682