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From RL Papers to Framework Code: Inclusion and Review in Seven Open-Source Training Frameworks

Taiheng Pan · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.28027 · open-access PDF

French

Les praticiens utilisent des méthodes d'apprentissage de renforcement pour les modèles linguistiques par le biais de cadres de formation, de sorte qu'une méthode qu'un cadre inclut est un changement de configuration pour ses utilisateurs. Nous mesurons la fréquence avec laquelle cela se produit. Nous suivons sept cadres open-source pour le post-entraînement en RL à travers leurs histoires de commissions et les lions à 6 939 documents arXiv examinés de janvier 2025 à juin 2026. Sur 1 598 documents proposant une méthode de formation générale en RL, 37 ont atteint au moins un cadre. Au cours de cinq cohortes trimestrielles de documents, le nombre inclus dans les 180 jours est resté entre 5 et 7, tandis que les cohortes gr

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Practitioners use reinforcement learning methods for language models through training frameworks, so a method that a framework includes is one configuration change away for its users. We measure how often this happens. We trace seven open-source frameworks for RL post-training through their commit histories and link them to 6,939 screened arXiv papers from January 2025 to June 2026. Of 1,598 papers that propose a general RL training method, 37 reached at least one framework. Across five quarterly cohorts of papers, the number included within 180 days stayed between 5 and 7 while the cohorts gr

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Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange