本周速读的文章是：Sharing is Caring: Efficient LM Post-Training with Collective RL Experience Sharing
看完感觉自己长脑子了——就非得给自己再起个某PO的名字呗（SAPO）。
通篇看下来，觉得自己没看懂——这么做怎么个好法呢？

一句话总结

这篇文章描述了一个由多个节点（单卡机器 ）组成的集群，每个节点都会：
※ 1 独立运行一个Qwen2.5-0.5B模型独立训练
※ 2 针对推理题目自行Rollout，并将这些Rollout数据放入一个共享的公海池。
※ 3 每步训练前，从公海池中抽取质量合格的Rollout数据，合

这样，每个节点上的模型性能都比单独训练时的结果好很多。
但，当使用Qwen3-0.6B模型进行同样的Reasoning Gym任务时，每个节点上的模型却没有显著提升。

放出的实验细节

※ 明确要求集群跑的任务是【可验证】任务
※ 作者其实连接入网络的节点的基本配置都没有给。
※ 没有描述开放性任务的问题。
※ 训练用的GRPO
※ 数据进入公海池的标准是advantage>0，针对非公海池的Rollout（本机自己的Rollout）则没有这个要求
※ 每个节点都用的ReasoningGYM数据集的随机子集（未看到数据集全貌）
※ 自己Rollout和公海Rollout的理想配比（本实验中）是1:1，即一半自己，一半公海

一些我看了浑身刺挠的东西

1. 使用累加奖励为的是啥呢？

作者在对比单独训练和自己的集群训练的不同的时候，使用了一个比较「无厘头」的指标，就是，你干嘛用累加Reward啊？要表达阶段性效果好，想多排除点随机性，你用Moving Average啊，你画Band啊，这个累加能体现出点啥呢？

2. Huggingface上的讨论爆炸了？

跟DinoV3比，星只有1/5，讨论是DinoV3的10倍

咋啦，贡献机器的同学们都来评论拉？

我的感想

1. 首先，我确实最近几年都苦于自己的技术高度上不去，我的认知始终在一个中等牛马的水平晃悠，这我很苦恼，以下言论也是在我现在这个水平下发表的。
2. 作者宣称的“Aha Moment”的传播，我信也不信，一来，Rollout本身就是在策略空间上采样，理想的状态确实是发现更多【智慧水平】更高的Rollout。但这个东西怎么在Qwen3-0.6B上没有出现呢？一个0.6B的模型对推理任务已经过于高贵导致没有什么可以发生“Aha”的机会啦？好的性质，需要非得挂个啥去分析吗？要分析能不能推一下？推不了能不能多几个模型型号，多几组实验呢？
3. 算力资源/机器是LLM中心化的最主要原因吗？——Scaling 里面，数据，参数量和Flop这三者，要进行去中心化的改造，不能只改造运算量这点吧？数据这个点是不是在工业领域里可能是更大的问题？ 十年前我去书店蹭书的时候，看得一本描述【第四次工业革命】的书，说每家屋顶都装上太阳能板采集电能，就是第四次工业革命的能源生产形式，我看这个文章，就想起来这部分，也不知道为什么(⊙o⊙)…
4. 一个要求RL任务可验证这点是不是把绝大部分实际任务都挡住了呢？诚然，现阶段，用【可验证】任务去找更好的训练方法，是一个成本更低，更容易推进的方向。
   但实际上，这半年的大部分RL方法，移植到其他场景上都需要很大的经历去磨一个更好，能把【数学/代码】以外问题的价值描述清楚的reward系统。——搞不好，就是我不会训Reward，这么说是不是太流氓了。这点我到不是针对这篇文章，而是【某PO】卷到飞起，而数据筛选，开放任务的训练方法这些赛道明显还有空间。而且，我做实践工作的，其实比较蛋疼的就是每天老板看着这些【进步】，自己场景上用不了，还得跟老板解释，还得自惭形秽……累。