执行摘要

• 一句话：glm52_tbench2 默认训练集切到 69 任务，修复小型任务集训练发散
• 推荐动作：值得精读，尤其是 PR body 的诊断叙事：它展示了从 A/B 实验到 per-token dump 取证、再到机制定位的完整调查链，并得出一个有迁移价值的设计决策——当小任务集上同源负 advantage 更新反复自放大时，扩大任务集稀释重复比继续调 knob 更强效。对于从事 RL 训练稳定性、agentic rollout 调优的工程师，这个案例是很好的参考。源码层面改动很小，精读重点是论证逻辑而非代码本身。

功能与动机

PR body 给出了明确的 A/B 证据链：在 69 任务（July stack，job 1794）下，即使其他轴全部使用更差的旋钮（16384 per-turn cap、131k session、tis-clip-low 0.5），训练仍保持 100 步健康；而在 8 任务（当前 stack，jobs 2350/2403/2423）下，每个运行都进入相同发散——trainer log-probs 在巨大截断轮次的共享内容上反复接受负 advantage 更新而漂移，train_rollout_kl 指数增长。Per-token dump 取证显示 8 任务下失败/循环任务每 step 重复发射近乎相同的巨大轮次，同方向更新自放大（mean |lp_diff| 0.06 -> 0.88 -> 3.85），而 8.6 倍更大的任务集恰好稀释这种重复。

实现拆解

本 PR 的变更以配置默认值调整为核心，分三步拆解：

1. 切换默认训练集文件名：在 examples/experimental/openenv/glm52_tbench2/run_glm5_2_744b_a40b_daytona.py 的 ScriptArgs 类中，将 prompt_data 字段注释与 __post_init__ 的默认值兜底逻辑从 tbench2_train.jsonl（8 任务）改为 tbench2_train69.jsonl（69 任务）。该字段是 recipe 的入口级配置，__post_init__ 在用户未显式传入 --prompt-data 时生效，因此这一改动会影响所有沿用默认值启动的 16 节点 GB300 训练。

2. 同步 README 数据准备命令：在 examples/experimental/openenv/glm52_tbench2/README.md 中，将 make_tbench2_data.py 的输出文件名从 tbench2_train.jsonl 更新为 tbench2_train69.jsonl，与源码默认值保持一致，确保按文档操作生成的 69 任务文件恰好能被 recipe 默认拾取。

3. 测试与配套：本次改动未新增或修改任何测试文件，属于纯配置默认值调整，无 schema、部署或 CI 配套变更。评估集 tbench2_eval.jsonl 的默认逻辑不受影响，仍使用独立 holdout 任务集。

关键文件：

• examples/experimental/openenv/glm52_tbench2/run_glm5_2_744b_a40b_daytona.py（模块 训练脚本；类别 source；类型 core-logic；符号 ScriptArgs.prompt_data, ScriptArgs.post_init）: GLM-5.2 744B-A40B GB300 训练的入口 recipe 脚本，ScriptArgs 类的 prompt_data 默认值在此定义并在 __post_init__ 中兜底设置；本次将默认训练集从 8 任务切换为 69 任务，是修复训练发散的核心变更。
• examples/experimental/openenv/glm52_tbench2/README.md（模块 使用文档；类别 docs；类型 documentation）: README 中的数据准备命令与源码默认值强绑定，若不同步更新，按文档生成的训练集文件名将无法被 recipe 默认拾取，造成文档与行为脱节。

关键符号：ScriptArgs.post_init

关键源码片段

examples/experimental/openenv/glm52_tbench2/run_glm5_2_744b_a40b_daytona.py

GLM-5.2 744B-A40B GB300 训练的入口 recipe 脚本，ScriptArgs 类的 prompt_data 默认值在此定义并在 __post_init__ 中兜底设置；本次将默认训练集从 8 任务切换为 69 任务，是修复训练发散的核心变更。

# run_glm5_2_744b_a40b_daytona.py（节选：训练集默认值及其兜底逻辑）
​
class ScriptArgs(U.ExecuteTrainConfig):
    # OpenEnv / Daytona
    # 默认训练集为 69 任务的 tbench2_train69.jsonl。
    # 依据 PR #2602 的 A/B 证据：8 任务时失败 / 循环任务每 step 重复发射
    # 近乎相同的巨大截断轮次，且每个轮次携带一致负 advantage，
    # 同方向更新在共享内容上自放大（mean |lp_diff| 0.06 -> 0.88 -> 3.85），
    # 最终导致 train_rollout_kl 指数增长与生成退化。
    prompt_data: str = "" # default: <data_dir>/tbench2_train69.jsonl
    # ...（其余 OpenEnv/ Daytona 配置字段省略）
​
    def __post_init__(self):
        # ...（节点数与 DAYTONA_API_KEY 校验省略）
        if not self.prompt_data:
            # 未显式传入 --prompt-data 时，默认落到 69 任务训练集；
            # 评估集仍使用独立 holdout 的 tbench2_eval.jsonl，不受本次变更影响。
            self.prompt_data = f"{self.data_dir}/tbench2_train69.jsonl"
        if self.eval_interval and not self.eval_prompt_data:
            self.eval_prompt_data = f"{self.data_dir}/tbench2_eval.jsonl"

评论区精华

本 PR 没有实质性的技术 review 讨论。唯一的 review 来自 claude[bot] 的自动化提示（说明本仓库配置为手动 review 模式），以及 Shi-Dong 的 APPROVED（无评论文字）。由于改动极小且论证全部承载在 PR body 中，评审者直接通过了该变更；PR body 本身即是完整的技术论证文档。

• 无实质技术讨论，论证集中在 PR body (other): 变更直接通过；PR body 中完整的 A/B 证据链和 per-token dump 取证已构成充分论证。

风险与影响

• 风险：主要风险如下：

• 默认行为变更的隐式影响：任何依赖旧 8 任务默认值的脚本、对比实验或自动化流程，在未显式指定 prompt_data 的情况下会静默切换到 69 任务集，可能导致与历史 run 的对比口径不一致。

• 缺少测试防护：本次改动没有对应的测试文件，配置默认值变更无法通过自动化测试拦截回归；未来若有人误将默认值改回 8 任务，不会触发任何测试失败。
• 文档一致性风险：README 中仅更新了数据准备命令，仓库内其他位置（如 launch 脚本注释、docs 目录）若仍引用 tbench2_train.jsonl，会产生文档与行为不一致的隐患（本次材料未发现其他引用，但需人工确认）。
• 数据集规模副作用：69 任务集更大，单 step 的数据混合更广，step 级统计指标（如 train_rollout_kl、reward 均值）与历史 8 任务 run 不可直接对齐，后续解读实验曲线时需注意基线变化。

• 影响：影响范围集中在 GB300 16 节点上运行的 glm52_tbench2 训练实验：

• 对用户：所有按默认配置启动的 744B-A40B 训练将自动使用 69 任务训练集，预期消除反复出现的 train_rollout_kl 指数发散与生成退化问题，显著提升长跑训练的成功率。

• 对系统：训练集规模扩大 8.6 倍会改变每 step 的 prompt 分布，对 rollout 采样、sandbox 调度和 trainer 数据消费有一定负载影响，但不会触及核心框架代码。
• 对团队：该变更是 GB300 训练稳定性调查链的落地一环，为 staged validation 提供了明确的默认配置；它确立了一个可复用的方法论——用更大的任务集稀释重复负梯度更新，而非继续调优超参。

影响程度：中等偏局部。不涉及核心库代码，但直接影响 16 节点大规模训练实验的有效性。

• 风险标记：训练数据默认值变更, 缺少测试覆盖, 依赖旧默认值的流程需显式指定

关联脉络

• PR #2588 glm52_tbench2: collapse levers and launch fixes from the GB300 16-node smoke runs: PR body 明确说明本 PR complements #2588（折叠配置杠杆与启动修复），两者是同一 GB300 16 节点驯练稳定性调查线的连续落地，且无文件行级重叠。
• PR #2587 openenv: stop the episode at a length-truncated turn: 该 PR 处理截断轮次立即结束 episode 的问题，与本 PR 分析的巨大截断轮次（giant capped turns）在 agent 行为层面直接相关，共同构成对截断行为的完整处理。
• PR #2591 （代码注释中引用的 TODO issue）agent loop cannot see the max_seq_len cut: run_glm5_2_744b_a40b_daytona.py 中 max_seq_len = 65536 的注释引用了 TODO(#2591)，说明 agent 循环无法感知 CP 切分后的序列预算限制，与本 PR 讨论的巨大轮次截断现象有直接关联。