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Qwen 发布超长程智能体强化学习框架“QwenGyre”,可在 Rollout 与训练之间实时重新分配 GPU(社区消息)
发布 2026年10月12日
已核实(事实)
据 Reddit 帖子介绍,Qwen 发布了用于对执行超长、复杂任务(XLong)的智能体进行强化学习的框架“QwenGyre”。核心设计有两点。其一,“Elastic Scheduler”可在不中断运行中任务的情况下,在 Rollout 和训练之间重新分配 GPU。其二,“Trajectory Processor”将因上下文压缩、子智能体和重试而分叉的执行记录转换为共享前缀的 Trajectory 树,从而消除重复并生成大小受限的训练样本。超时任务也会按中间进度计分。据称该框架已应用于 Qwen3.8-2.4T-A95B 模型,每个 Rollout 约 70 万 token。
待核实(说法)
称比 Colocate 方式最高快 1.85 倍,比 Async 方式最高快 1.78 倍。据称 NL2RepoBench 成绩也有所提升,但数据在收集的摘录中被截断,无法确认。
意义(解读)
在单个 Rollout 可达数十万 token 的智能体强化学习中,GPU 空闲时间和分叉 Trajectory 的处理是瓶颈。QwenGyre 同时针对这两个瓶颈。
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