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@FireworksAI_HQ
Fireworks AI 发布与 HUD 合作的 RL 训练 cookbook
Fireworks AI 推出与 HUD evals 合作的新 cookbook，用于在自有任务上做 RL 训练而无需自建基础设施：在 HUD 中定义任务和 grader，在 Fireworks 上采样并训练模型，训练与评估使用同一环境。官方称“定义一次任务即可”，并给出文档链接。该信息来自厂商自述，未提供效果数据或第三方验证。
AI推荐理由 Fireworks AI 发布与 HUD evals 合作的新 cookbook，给出在自有任务上做 RL 训练的具体流程：在 HUD 中定义任务与 grader，在 Fireworks 上采样并训练模型，同一环境完成训练与评估，并附官方文档链接。属于厂商自述的工具发布，尚无第三方验证或效果数据，但流程描述具体、可操作，对做 RL 微调的开发者有参考价值。
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正文
Want to RL-train a model on your own task without building the infra?
Use our new cookbook with [@hud\_evals](https://x.com/hud_evals):
→ Define your task + grader in HUD
→ Sample + train the model on Fireworks
Define the task once. Train and evaluate against the same environment.
[docs.fireworks.ai/fine-tuning/tr…](https://docs.fireworks.ai/fine-tuning/training-api/cookbook/hud-rl-training)