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REINFORCE Zero：内核对齐实现稳定异步强化学习
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AI 综述
2026年11月6日，NVIDIA Research 与 Inferact 在 vLLM 博客提出 REINFORCE Zero。该工作针对异步强化学习中 rollout 与训练器之间的 logprob 差距，将其拆分为权重滞后和内核不一致两项来源。方法上先对齐内核，再采用不裁剪的 token 级重要性采样修正权重滞后。报道称，这一做法使异步 RL 在 lag 64 下仍能稳定训练。
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11月6日
- vLLM BlogREINFORCE Zero：内核对齐让异步 RL 在 lag 64 下稳定训练
NVIDIA Research 与 Inferact 提出 REINFORCE Zero，把异步 RL 中 rollout 与训练器的 logprob 差距拆成权重滞后和内核不一致两项，先对齐内核再用不裁剪的 token 级重要性采样修正权重滞后。
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