HARTS以前缀共享加速智能体强化学习训练
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HARTS以前缀共享加速智能体强化学习训练
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AI 综述
论文提出 HARTS，用 rollout 树前缀共享训练混合注意力模型智能体；在 SWE-bench 的两种采样方案中，7.9B 和 124B 参数模型使用 8–64 张 GPU 时，更新吞吐较展开轨迹训练提高 4.77–10.45 倍。 论文还报告，7.9B 模型的全模型 logit 差异与基线自重跑波动相当；124B 模型在 SWE-bench 和 τ³-Bench 上截至第 150 步呈现稳定的在线学习趋势。
AI 根据报道生成 · 47 分钟前更新
最新进展10月28日 12:00
HARTS：面向混合注意力模型智能体强化学习的前缀共享训练系统报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- arXiv · Machine LearningHARTS：面向混合注意力模型智能体强化学习的前缀共享训练系统
HARTS为混合注意力模型的智能体强化学习提供rollout树前缀共享训练，并实现训练加速。在SWE-bench的两种采样方案中，7.9B和124B参数模型使用8–64张GPU时，更新吞吐较trajectory-expanded training提升4.77–10.45倍。
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