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Qwen 官方发布了关于 QwenGyre 的介绍。

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发表于 5 小时前 | 显示全部楼层 |阅读模式
Qwen 官方发布了关于 QwenGyre 的介绍。


这是一个针对极长时程(XLong-horizon)智能体强化学习训练的框架,核心是带来“弹性强化学习”(elastic RL)。

两大核心设计:
1.Elastic Scheduler(弹性调度器)
根据需求动态在 rollout 与 training 之间重新分配 GPU,且不会中断正在进行的执行。相比 Colocate 最高可提速 1.85×,相比 Async 最高可提速 1.78×。

2.Trajectory Processor(轨迹处理器)
将分支执行(压缩、子智能体、重试等)转化为前缀共享的轨迹树,并生成有界、去重的训练样本。即使超时后的部分进度也会被评分。

实际效果:
在 Qwen3.8-2.4T-A95B 模型上,单次 rollout 约 70 万 tokens。
使用 QwenGyre 后,在 NL2RepoBench 基准上仅用 48 步就把成绩从 52.5% 提升到 58.5%,同时端到端训练时间相比 Async 方式缩短约 44%。
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