RL 训练配置激辩：30 步跑 2.5 万 rollouts 太野，步骤数才是关键
willcb · x · 2026-09-22
一条关于 RL 训练超参配置的讨论：有人贴出「30 steps × 每 step 2.5 万 rollouts、async-4」的配置，作者直呼激进（WILD）。回复的核心判断是：
- batch scaling 确实有效，但收益更多体现在大幅提高 step 数上——ScaleRL 大约用了 7k steps。
- 「steps ≈ rollouts」通常是相当合理的默认配比。
对做大模型 RL/agent 训练的人是有参考价值的经验法则。
所属事件:激进 RL 训练配置引热议：30 步每步 2.5 万 rollouts(2 条相关)→
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