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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

Japanese

実践者は、トレーニングフレームワークを通じて言語モデルのための強化学習方法を使用するので、フレームワークが含む方法は、そのユーザーのための1つの構成変更です。我々はこれがどのくらい頻繁に起こるかを測定します。我々は、コミット履歴を通じてRL後のトレーニングのための7つのオープンソースフレームワークを追跡し、それらを2025年1月から2026年6月までの639のスクリーンされたarXiv論文にリンクします。

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