ThunderSyncRL 发布：同步式 agentic RL 提速至 1.9 倍
StanfordAILab · x · 2026-10-10
Stanford AI Lab 转发的新项目 ThunderSyncRL，针对同步式 GRPO 类 agentic RL 训练的效率问题，宣称可将训练速度提升至多 1.9 倍，同时保证零策略过期（zero policy staleness）。
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