开启RL Scaling新纪元，siiRL开源：完全分布式强化学习框架，支持超千卡规模高效训练
开启RL Scaling新纪元，siiRL开源：完全分布式强化学习框架，支持超千卡规模高效训练还在为强化学习（RL）框架的扩展性瓶颈和效率低下而烦恼吗？
来自主题: AI技术研报
7763 点击 2025-07-30 10:15
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还在为强化学习（RL）框架的扩展性瓶颈和效率低下而烦恼吗？
新一代大型推理模型，如 OpenAI-o3、DeepSeek-R1 和 Kimi-1.5，在复杂推理方面取得了显著进展。该方向核心是一种名为 ZERO-RL 的训练方法，即采用可验证奖励强化学习（RLVR）逐步提升大模型在强推理场景 (math, coding) 的 pass@1 能力。
多模态推理，也可以讲究“因材施教”？
现有Mobile/APP Agent的工作可以适应实时环境，并执行动作，但由于它们大部分都仅依赖于动作级奖励（SFT或RL）。
MiniMax 在 7 月 10 日面向全球举办了 M1 技术研讨会，邀请了来自香港科技大学、滑铁卢大学、Anthropic、Hugging Face、SGLang、vLLM、RL领域的研究者及业界嘉宾，就模型架构创新、RL训练、长上下文应用等领域进行了深入的探讨。
在没有标准答案的开放式对话中，RL该怎么做？多轮对话是大模型最典型的开放任务：高频、多轮、强情境依赖，且“好回复”因人而异。
如今，强化学习（Reinforcement Learning，RL）在多个领域已取得显著成果。
今年AI最离谱也最让人上头的用法，可能不是写代码、写论文，而是算命。
「停止研究 RL 吧，研究者更应该将精力投入到产品开发中，真正推动人工智能大规模发展的关键技术是互联网，而不是像 Transformer 这样的模型架构。」
这篇报告第一次把对人心智状态的推断，放到和物理世界模型（physical world model）同等重要的位置上，并将其概念化为心智世界模型（mental world model）。相比于传统世界模型（如LeCun的JEPA）仅关注物理规律（物体运动、机械因果），心智世界模型则首次将心理规律（意图、情感、社会关系）纳入世界模型框架，实现“双轨建模”。