RL 训练中超 100 步 staleness 会致严重 off-policy
teortaxesTex · x · 2026-11-08
teortaxesTex 讨论长程 agentic 任务 RL 训练的固有问题:由于 rollout 时间长、trainer 更新快,系统天然处于超过 100 步的 staleness 状态,rollout 严重 off-policy。他认为这只是程度问题,目标是让 rollout 尽快完成,并指出拥有大规模算力("Rubins"级集群)的实验室在 RL 训练上具有巨大优势——因为能更快完成 rollout、降低 stale 程度。
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