阿里Qwen发布QwenGyre:面向超长程智能体的弹性强化学习框架
阿里Qwen团队推出QwenGyre,一套面向超长程智能体训练的在线强化学习框架。它在Qwen 3.6 122B与Qwen 3.8 2.4T模型上验证,支持数小时、近百万token的rollout,相比Async与Colocate方案最高提速1.85倍,并使NL2RepoBench通过率从52.5%提升至58.5%。
技术突破
阿里Qwen团队推出QwenGyre,一套面向超长程智能体训练的在线强化学习框架。它在Qwen 3.6 122B与Qwen 3.8 2.4T模型上验证,支持数小时、近百万token的rollout,相比Async与Colocate方案最高提速1.85倍,并使NL2RepoBench通过率从52.5%提升至58.5%。
小米首次披露MiMo-V2.6的强化学习训练账本:单次RL后训练成本约260万美元,单步训练消耗37亿Token。这份罕见的公开数据引发业内对'规模化强化学习'路线成本与可行性的热议。
四校联手打造AI“Ataraxos”,仅用16块GPU、数千美元成本,15胜1负加4盘和棋击败史上最强Stratego棋手Pim Niemeijer,攻克连DeepMind也未能拿下的暗信息博弈。