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重磅！淘天联合爱橙开源强化学习训练框架ROLL，高效支持十亿到千亿参数大模型训练

过去几年，随着基于人类偏好的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback，RLHF）的兴起，强化学习（Reinforcement Learning，RL）已成为大语言模型（Large Language Model，LLM）后训练阶段的关键技术。RL 不仅显著提升了模型的对齐能力，也拓展了其在推理增强、智能体交互等场景下的应用边界。围绕这一核心范式，研究社区不断演化出多种优化策略和算法变体，如 Agentic RL、RLAIF、GRPO、REINFORCE++ 等。这些新兴范式虽然形式各异，但底层需求高度一致：几乎都涉及多模块协同（Actor、Critic、Reward、Ref）与多阶段流程（生成、推理、训练）的高效调度。这也对训练框架提出了更高的要求：不仅要支持大规模模型的高效训练，还需具备良好的可扩展性与开发友好性。因此，一套真正高效、可扩展且用户友好的 RL 系统框架，成为业界刚需。