据@godofprompt报道，Meta最新推出的DreamGym框架彻底改变了AI智能体的强化学习方式。传统强化学习因依赖真实环境，存在高昂成本、训练速度慢和难以大规模应用等瓶颈。DreamGym通过合成经验，利用基于推理的模型模拟真实交互和奖励信号，无需昂贵的网页操作或界面重置，并可自动生成进阶任务。该框架在WebArena上提升了30%的性能，仅依靠合成数据即可媲美GRPO与PPO等主流算法，并在策略迁移时将真实环境需求降低了90%以上。DreamGym为企业实现低成本、大规模部署自主智能体带来新机遇，推动机器人、自动化和高级AI系统的商业化落地（来源：@godofprompt，2025年11月10日）。

根据Greg Brockman（@gdb）在Twitter上的分享，工程、基础设施和计算团队对于推动AI模型的大规模部署和保障运营可靠性起着核心作用（来源：Greg Brockman, Twitter）。这些团队专注于搭建和维护高性能计算基础设施，为前沿AI应用提供强大支持，直接影响训练速度、成本优化以及新型AI模型的快速落地。企业对AI基础设施的投资能够加快AI开发进程，并在生成式AI与机器学习解决方案部署中获得市场竞争优势（来源：Greg Brockman, Twitter）。