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阿里 Qwen 公布 QwenGyre，瞄準超長程 agentic RL 挑戰
阿里 Qwen 團隊公布 QwenGyre，稱其針對超長程（XLong-horizon）agentic 強化學習的兩大挑戰。原帖僅給出這一句說明，未指出兩項挑戰具體是什麼，也沒有提到模型規模、評測資料或可用時間。
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X @Alibaba_Qwen● 精選AI 評分69
阿里 Qwen 發布 QwenGyre，為超長週期 agent 訓練引入彈性 RL
阿里 Qwen 發布 QwenGyre，把彈性強化學習引入超長週期（XLong）agent 訓練，核心是彈性排程器與軌跡處理器兩項設計。彈性排程器按需求在 rollout 與訓練間動態重分配 GPU，執行不中斷，相比 Colocate 最高提速 1.85 倍、比 Async 快 1.78 倍；軌跡處理器把分支執行整理成字首共享的軌跡樹，去重並限制訓練樣本量，超時後的部分進度也能評分。