ThunderSyncRL:同步智能体RL靠梯度与采样重叠最高提速1.9倍
YouJiacheng · x · 2026-10-08
研究者 hangookang 与 seilk 联合发布 ThunderSyncRL 项目,展示同步式 agentic RL 的一个重要优化:通过将梯度计算与 rollout 采样重叠执行,在不牺牲 on-policy 更新性质的前提下,同步 RL 最高可获得 1.9 倍的加速。这意味着同步训练框架此前被认为不可避免的等待开销可以被大幅消除,对做智能体强化学习训练的团队有直接工程价值。
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