RT Yağız Çalık 我们在 @aiand_ 发布了 TermGrade：用于终端代理的高质量强化学习环境，完全开源。还包括我们如何构建、评估这些环境的全过程，以及我们用来训练的强化学习配方。这包含了1000个可执行环境，每个环境都经过执行验证，并且用6个模型进行了评估，加上所有36000个轨迹，包括失败的。而且，用它解决了一半任务的 gemma-4-31B-it 在 Terminal-Bench 2.1 上提升了3.1分。详情见下线程 🧵
—— huggingface (@huggingface) X帖子｜2026-10-08T17:20:00+00:00
原帖：https://x.com/huggingface/status/2108271529360228644
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RT Yağız Çalık 我们在 @aiand_ 发布了 TermGrade：用于终端代理的高质量强化学习环境，完全开源。还包括我们如何构建、评估这些环境的全过程，以及我们用来训练的强化学习配方。这包含了1000个可执行环境，每个环境都
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