近期，阿里巴巴 ROLL 團隊（淘天未來生活實驗室與阿里巴巴智能引擎團隊）聯合上海交通大學、香港科技大學推出「3A」協同優化框架 ——Async 架構（Asynchronous Training）、Asymmetric PPO（AsyPPO）與 Attention 機制（Attention-based Reasoning Rhythm），「3A」彼此間并非孤立的技術堆砌，而是深度耦合，致力于共同推動「強化學習用于大語言模型（RL4LLM）」邁向高效、精細與可解釋的新范式。

具體來看，ROLL Flash 以解耦為核心，通過「細粒度并行」與「采樣 - 訓練解耦」兩大原則，將生成、環境交互、獎勵計算與模型訓練徹底流水線化，實現全鏈路異步執行，顯著提升 GPU 利用率，同時通過「異步比」機制保障訓練穩定性，集成主流 Off-policy 算法等，使得異步訓練效果能與同步訓練相媲美。

算法架構層面，AsyPPO 首次系統論證了評論家的參數規模與其價值估計能力并無必然關聯，僅需兩個小型評論家，即可在顯著降低計算資源消耗的同時，提升推理性能與訓練魯棒性。

更進一步，團隊創新性地對 Attention 進行重新定義 —— 它不僅是語言模型前向計算中的中間產物，更是揭示模型推理過程內在邏輯的「結構化藍圖」，并基于此設計了一種推理結構感知的動態獎勵分配機制，使強化學習的優化目標與模型內生的推理節奏精準對齊，顯著提升了訓練效率與策略可解釋性。

• 開源地址： https://github.com/alibaba/ROLL

接下來詳細了解一下「3A」協同優化框架是如何推動（RL4LLM）邁向新范式的。

1A: Async 架構 —— ROLL Flash 實現 RLVR 與 Agentic 高效異步訓練

近年來，強化學習（RL）已成為提升大語言模型（LLM）在數學推理、代碼生成、智能體（Agent）決策等復雜任務中能力的關鍵技術。然而，當前主流的同步 RL 訓練系統在資源利用率和擴展性方面面臨挑戰。在處理長尾生成或等待外部環境（如代碼編譯器、游戲引擎）反饋時，GPU 資源常處于閑置狀態，顯著影響了模型迭代的效率。

為解決這一瓶頸，淘天未來生活實驗室與阿里巴巴智能引擎團隊聯合推出了新一代高性能 RL 訓練系統 ——ROLL Flash。它通過原生的異步設計，將傳統的同步訓練流水線重構為高效的「生產 - 消費」模式，旨在最大化資源利用率，加速大規模 RL 訓練。

• 論文鏈接： https://arxiv.org/abs/2510.11345

圖 1: ROLL Flash 訓練加速概覽

問題背景：同步訓練的挑戰

傳統的同步 RL 訓練遵循一個嚴格的「生成 - 評估 - 學習」流程，要求批處理中的所有任務同步進行。在 LLM 的應用場景下，響應長度呈現明顯的「長尾分布」，最長響應的生成時間可能是中位數的 20 倍以上。這種模式的局限性愈發凸顯：

1. 長尾延遲（Long-tail Latency）：僅因一個樣本生成速度過慢，整個批次的 GPU 都必須停下等待，即「木桶效應」。
2. 環境交互阻塞（Environment Blocking）：當模型需要與外部環境（如執行代碼、與游戲 API 交互）互動時，GPU 只能空等，無法處理其他計算任務。
3. 擴展性瓶頸（Scalability Bottleneck）：隨著 GPU 規模擴大，同步點帶來的通信和等待開銷呈指數級增長，導致增加更多資源也無法有效提升訓練速度。

這些問題共同導致了 GPU 利用率的顯著下降，使得大規模、長序列的 RL 訓練成本高昂且耗時。

ROLL Flash：以異步化設計提升訓練效率

ROLL Flash 的核心思想是解耦。基于兩大設計原則 —— 細粒度并行（Fine-grained Parallelism）與采樣 - 訓練解耦（Rollout–Train Decoupling），它將原本緊密耦合的各個環節分解，實現了生成、環境交互、獎勵計算與模型訓練的全流水線并行。

通過該設計，當一部分計算資源因等待環境而阻塞時，系統的其他部分能夠無縫處理其他軌跡的生成或執行模型參數的更新，從而最大化 GPU 的利用率。

圖 2: ROLL 同步與異步框架概覽。ROLL Flash 引入了隊列調度、候選生成并行化和異步架構，顯著優于傳統同步訓練。

主要實驗結果：

ROLL Flash 在多個主流 RL 任務上取得了顯著的性能提升，并在百卡規模下展示了近乎線性的擴展能力。

• 最高 2.72 倍加速：在 Agentic 任務（如 ALFWorld）中獲得最高 2.72× 的端到端吞吐提升，在 RLVR 任務（如數學推理）中提速 2.24×。
• 近乎線性的擴展性：系統在百卡規模下仍保持高吞吐擴展能力，使用 8 倍的 GPU 資源可帶來 7.6 倍的效率提升（如圖 3 所示）。
• 與同步訓練相當的性能：通過集成多種 off-policy 算法（如 Decoupled PPO、TOPR），團隊驗證了異步訓練能夠在大幅提速的同時，取得與同步訓練相媲美的最終模型性能。
• 靈活的資源調度：引入的異步比（Asynchronous Ratio 機制，允許在樣本新鮮度與資源利用率之間進行權衡，在多數場景下以極小的異步代價獲得接近完整的性能提升。

圖 3: 不同架構下吞吐量隨 GPU 數量的擴展表現。上圖為長序列場景（Qwen3-8B-Think 模型），下圖為短序列場景（Qwen3-8B-Base 模型）。

核心設計

ROLL Flash 的高性能源于其系統層面的四項關鍵技術，以及為保證異步訓練穩定性而引入的創新機制。

1. 隊列調度（Queue Scheduling）

為每個獨立的采樣任務（Prompt）建立專屬隊列。任務完成后，其占用的 GPU 資源立即被釋放并分配給新任務，從而消除批處理中的「長尾」效應。該設計在需要動態過濾樣本的場景下，能極大加速高質量樣本的收集效率。

圖 4: 批處理模式（上）因長尾效應和同步點導致 GPU 空閑，而隊列調度模式（下）通過流水線化執行，實現了更高的資源利用率。

實驗證明，隊列調度在不同批大小配置下均能穩定減少生成時間，在 128 * 8 的配置下，帶來了 2.5 倍的加速。

圖 5: 隊列調度在不同配置下的加速效果。

2. 候選生成并行化（Prompt Replication）

對于需要為單個 Prompt 生成多個候選答案的場景，系統會將其拆分為多個獨立的、生成單個答案的任務，并分散至不同 GPU 并行執行。這種「一對多」到「多對一」的轉換為緩解長尾延遲提供了有效途徑。實驗表明，該技術在多候選生成的場景下，最高可帶來 1.95 倍的性能提升。  

圖 6: 候選生成并行化在不同配置下的加速效果。

3. 環境交互異步化（Environment-Level Async Rollout）

在智能體與環境交互期間，GPU 資源被立即釋放用于處理其他軌跡的計算任務，實現計算與 I/O 等待的重疊。在環境交互延遲波動較大的 Agentic 任務中，該設計能帶來顯著的性能提升。在 ALFWorld 真實環境上的測試顯示，該技術帶來了 1.58 倍的加速。

4. 冗余環境部署（Redundant Environment Rollout）

通過部署冗余的環境實例組，有效應對環境中偶然出現的慢響應或無響應（fail-slow/fail-stop）問題，提升訓練過程的魯棒性。實驗證明，在真實 Agentic 環境（如 SWE-bench 和 ALFWorld）中，該技術能在異步化的基礎上帶來額外的 7%-16% 的吞吐提升。

圖 7: 在真實 Agentic 環境（SWE-bench, ALFWorld）中，環境交互異步化和冗余環境部署均帶來了顯著的端到端訓練時間縮減。

異步訓練：性能與穩定性的雙贏

異步訓練雖然高效，但也可能因「樣本陳舊性」（Stale Samples）問題影響模型收斂。ROLL Flash 通過兩大設計確保了性能與穩定性的雙贏。

異步比（Asynchronous Ratio）

團隊引入了 異步比 (Asynchronous Ratio, ) 參數，它定義了訓練所用樣本與當前最新模型版本之間的最大可容忍差距。通過此參數，可以在樣本新鮮度與資源利用率之間進行權衡。實驗表明，在多數場景下，一個較小的異步比（如 2）就足以獲得接近完整的性能提升，同時避免了嚴重的樣本陳舊問題。

兼容主流 Off-policy 算法

為解決樣本陳舊性帶來的潛在性能損失，ROLL Flash 集成了多種主流的 Off-policy RL 算法（如 Decoupled PPO, TOPR, TIS, CISPO）。實驗證明，這些算法甚至是基礎的 GRPO 能有效補償異步訓練帶來的影響，使得最終模型性能與同步訓練相媲美。

圖 8: 在異步比為 2 和 8 的設置下，多種 Off-policy 算法的性能與同步訓練（Sync）基線相當，證明了異步訓練的穩定性和有效性。

實際影響：推動 RL 訓練范式演進

ROLL Flash 不僅是一個系統層面的優化，更推動了大規模 RL 訓練范式的演進。它將 RL 訓練從傳統的、步調一致的同步模式，轉變為一個持續進行數據生產與模型消費的異步模式。

這意味著：

• 提升研發效率：通過縮短訓練時間，加速模型迭代與研究周期。
• 降低硬件成本：在同等時間內，使用更少的硬件資源即可達到訓練目標。
• 探索模型極限：更高的訓練效率使研究者有能力進行更復雜的模型、更長序列和更大規模數據的實驗，從而探索模型性能的上限。

對于致力于提升模型數學推理、代碼生成能力，或構建與真實世界交互的 LLM 智能體的研究者和工程師而言，ROLL Flash 提供了一個更高效、穩定和經濟的訓練解決方案。

2A：Asymmetric PPO —— 輕量評論家協同，重煥 Critic-based RL 高效新范式

在大語言模型（LLM）與強化學習（RL）深度融合的浪潮中，無 critic 的 RLVR 范式已成為主流的后訓練算法。

然而，一個長期被忽視的問題是：是否真的需要一個與策略模型規模相當的 “巨型評論家”（critic）？是否可以實現 critic 的輕量化，重新激發 PPO 的部署潛力？

阿里巴巴 ROLL 團隊、香港科技大學和 Mila 的最新研究給出了否定答案。論文《Asymmetric Proximal Policy Optimization: Mini-Critics Boost LLM Reasoning》中提出 AsyPPO—— 一種面向 LLM 的輕量化、高穩定 PPO 變體，首次系統性揭示了評論家的參數規模與其價值估計能力并無必然關聯，并由此解鎖了更高效、更經濟的 RL4LLM 訓練新路徑。  

• 論文鏈接： https://arxiv.org/abs/2510.01656

三大核心發現，顛覆傳統認知

1.Critic 是策略訓練穩定性的天然「壓艙石」

在 LLM 的 PPO 訓練中，優勢函數（advantage）的估計偏差極易引發訓練崩潰。研究發現，一個結構合理、訓練充分的 critic 能通過逐狀態（state-wise）顯著提升訓練魯棒性。   

2.「小而美」的評論家同樣可靠

實驗表明，僅需兩個輕量級評論家（參數量遠小于策略模型），即可實現與巨型 critic 相當甚至更優的價值估計性能。這意味著 RL 后訓練不再需要為 critic 配置昂貴的專用計算資源。 

3. Critic 不僅評估，更能引導策略優化

評論家之間的一致性與分歧性蘊含豐富信號 —— 可被用于動態重構策略損失，實現「智能」的探索與利用平衡。

AsyPPO：輕量、穩定、高效

基于上述洞察，AsyPPO 引入兩項關鍵技術：

創新點一：多樣化微型評論家聚合

通過非重疊的提示級數據劃分（prompt-level data partitioning），訓練多個輕量 critic。僅需兩個 critic 即可有效校正優勢估計偏差，計算開銷極低，卻顯著提升訓練穩定性。

創新點二：不確定性感知的策略損失重構

動態分析多個 critic 對同一狀態的價值估計：

• 當意見一致（低不確定性）：屏蔽優勢值 → 避免對噪聲樣本過擬合 

• 當意見分歧（高不確定性）：將這些狀態從熵正則項中剔除 → 防止在無意義區域進行無效探索 

實際效益：降本增效，推動落地

AsyPPO 不僅在算法層面實現突破，更帶來顯著工程價值：

• 訓練更穩定：有效避免因優勢估計偏差導致的訓練崩潰，確保收益持續增長
• 部署更輕量：減少一個標準高性能服務器節點
• 速度更快：單步訓練耗時縮短約 20 秒，顯著提升迭代效率

社區影響與意義

AsyPPO 的提出具有廣泛的社區價值與長遠意義：

• 推動 RL4LLM 的民主化：通過大幅降低 critic 的計算與顯存開銷，使中小研究團隊和初創公司也能高效開展基于 PPO 的 LLM 對齊與推理優化研究，打破「只有大廠才能玩 RLHF」的資源壁壘。
• 重燃對 critic-based 方法的信心：在無 critic 方法主導的當下，AsyPPO 證明了精心設計的輕量 critic 不僅可行，而且更優，為學界重新審視 PPO、AC 等經典 RL 框架在 LLM 場景中的潛力提供了關鍵實證。
• 促進算法 - 系統協同創新：其「微型評論家 + 動態損失重構」范式為后續研究開辟了新方向，例如與 MoE 架構、稀疏訓練、知識蒸餾等技術結合，有望催生新一代高效、可擴展的 LLM 智能體訓練框架。
• 開源友好，易于集成：AsyPPO 無需修改策略模型結構，僅需在訓練流程中引入輕量 critic 和損失調整邏輯，可無縫集成到現有 RL4LLM 工具鏈（如 TRL、OpenRLHF、DeepSpeed-Chat），具備極強的工程落地潛力。

這項工作為 critic-based RL 算法在 LLM 后訓練中的規?；瘧脪咔辶岁P鍵障礙，證明了「小模型也能驅動大智能」，也為構建高效、穩定、普惠的大模型強化學習生態邁出了重要一步。

3A：Attention Rhythm —— 從黑盒推理到結構感知，實現細粒度信用分配

大型語言模型在復雜推理任務上取得了顯著成功，但其內部推理機制仍是一個黑箱。當前強化學習方法通常對整個生成序列應用統一的信用分配，模糊了關鍵步驟與常規步驟之間的區別。這種不匹配限制了數據效率、可解釋性以及在挑戰性推理任務上的性能提升。

本文探索一個重要問題：「通過更深入地把握模型內部的推理模式（例如識別其何時進行思考、何時檢索信息、何處構成關鍵決策節點），能否更有效地實現對模型推理能力的強化？」

本研究通過注意力動力學這一獨特視角，揭示了 LLM 內部固有的推理節奏，為更透明、有效的優化提供了可能。

阿里巴巴 ROLL 團隊與上海交通大學聯合發表論文，探索了基于注意力機制的模型內部機理分析，并將 RL 過程對齊模型內在機制以實現效率和性能的提升：

• 重新思考 Attention 的角色：Attention 不僅是語言模型計算的副產品，更是揭示推理內在邏輯的結構化藍圖。通過分析注意力模式，能更清晰捕捉模型在信息整合、序列生成中的「思維軌跡」，為很大程度仍是黑盒的推理過程提供可解釋的框架，幫助更透明解讀模型的每一步決策。
• RL 算法革新：通過精準對齊優化目標與模型內生的推理節奏，將傳統的序列級獎勵在 token 級別的均勻分配轉化為具備推理結構感知的動態獎勵分配。此機制動態識別并強化關鍵推理步驟，推動大模型優化進入更透明、更精細、更高效的優化范式。

• 論文鏈接： https://arxiv.org/abs/2510.13554

注意力揭示的關鍵推理模式 

研究團隊從兩個互補視角分析注意力機制：局部（向后）視角衡量 token 對鄰近上下文與遠程上下文的依賴程度，全局（向前）視角衡量 token 對后續 token 的下游影響。

通過對 Qwen3-4B-Base 模型在 GSM8K 數據集上的分析，研究者根據注意力頭的平均注意力跨度將其分類為局部關注 Map 和全局關注 Map。

局部關注型聚合注意力圖展現出沿對角線的鋸齒狀模式，跟蹤短語或語義塊。在語義塊內部（如習慣性表達「by the way」），注意力保持高度局部化；而在新塊開始時，注意力突然回溯到更早的上下文。全局關注型聚合注意力圖則突出顯示具有廣泛下游影響的稀疏錨定 token，這些 token 被許多后續位置反復訪問，充當語義樞紐。 

量化指標分析

基于上述觀察，研究團隊設計了兩個關鍵指標：

1.Windowed Average Attention Distance (WAAD)：

該指標衡量在裁剪窗口內 token 回溯的距離，強調模型是否必須超越直接鄰居來解決歧義。低 WAAD 值表示塊內的緊密局部延續（谷值），而峰值表示在塊邊界處的長距離回溯。

2.Future Attention Influence (FAI)：

該指標通過平均 token 從未來位置接收的注意力來量化其全局重要性。高 FAI token 通常對應關鍵邏輯路點，如關鍵定義、中間結果或決策點。

預規劃 - 錨定節奏機制

通過聯合分析 WAAD 和 FAI 的動態模式，研究團隊發現了一個一致的雙拍節奏：

1. 預規劃階段：當模型接近語義邊界時，WAAD 峰值表明長距離上下文檢索，以生成準備即將到來的概念或步驟的介紹性 token；
2. 錨定階段：在同一位置或稍后，模型發出具有高 FAI 的 token，被未來位置反復訪問以指導和穩定后續推理。

這種耦合模式通過三個實證耦合得到驗證：WAAD 峰值保持更高的 token 熵；接收頭和全局關注頭識別出共享的錨定；FAI 峰值跟隨或與 WAAD 峰值重合。

定量分析顯示，這些耦合相對于隨機機會都有顯著提升（+42.47% 到 + 171.49%）。

最終，從分析中可以得到如下機理：

• 局部語塊化：模型在生成過程中傾向于以「語義塊」為單位進行密集局部交互，表現為注意力矩陣中近對角線的鋸齒狀高亮區域。在語塊邊界處，模型常觸發一次長程上下文檢索（表現為高熵 token 與跨段注意力峰值），為后續生成提供關鍵線索。
• 全局錨點規劃：少數稀疏但關鍵的 token（如問題中的核心變量、代碼中的函數名）會成為全局錨點，被后續大量 token 反復回溯引用。擾動實驗表明，修改這些錨點將顯著偏移整個推理軌跡，證明其在規劃中的核心地位。
• 預規劃 - 錨定耦合機制：局部前瞻信號與全局錨點信號之間存在穩定的時序耦合，共同構成反復出現的推理節律：模型首先生成一個引導性 Token 作為「預規劃」，隨后錨定一個核心語義節點，二者協同啟動一段結構化推理流程。這一節律在多輪推理中反復出現，構成 LLM 的「思維節拍」。

基于注意力信號的精細化策略優化

基于上述發現，研究團隊設計了三種針對關鍵推理節點的強化學習信用分配策略：

1. 局部塊信用分配：通過 WAAD 變化選擇預規劃 token，識別短語塊峰谷轉換的邊界 token。對這些 token 的優勢進行放大（如放大 50%），從而實現局部引導性位置的強化。
2. 全局錨定信用分配：通過 FAI 評分選擇具有高未來影響的 token 進行優勢放大。放大錨定 token 有助于模型表達和保留組織下游推理的核心語義，實現 reward 信號快速傳導到推理的關鍵節點從而做出調整。
3. 耦合節奏信用分配：結合預規劃和錨定，將錨定 token 的信用重新部分分配給其局部預規劃節點（例如錨定 token 優勢放大 30%，而預規劃 token 放大 20%），加強預規劃與錨點在時序上的協同，促進推理流程的結構化。

Attention Map 的獲?。涸?RL 框架中獲取 Attention Map 的關鍵在于繞過默認推理 / 訓練引擎（如 vLLM 和 Megatron）對完整注意力矩陣的丟棄機制。由于這些系統為節省顯存通常使用 Flash Attention 并丟棄中間注意力權重，作者引入了一個專用的輔助模型 actor_attn（基于標準 Transformer 實現），在每次由 actor_infer 生成完整響應后，將原始 prompt 與生成的 response 拼接成完整序列，并在此輔助模型上執行一次額外的前向傳播。

在此過程中，從網絡中間三分之一區域（如第?L/3?到?2L/3?層）均勻采樣若干層的完整注意力圖，作為模型推理節律的代表性快照。該操作僅增加一次前向計算開銷，且在 actor_train 每次策略更新后同步其權重至 actor_attn，確保注意力分析與當前策略一致。

實驗驗證

研究團隊在多個推理任務上評估了所提方法的有效性：

1. 簡單邏輯謎題和問答：Countdown puzzle（需要組合四個給定數字使用算術運算達到目標值）和 CrossThink-QA 數據集（聚合多領域 QA 對）；
2. 數學推理基準：AIME24、AIME25、AMC、MATH500 和 OlympiadBench 五個標準數學推理基準。

主要實驗結果

在 Countdown 任務上，耦合節奏信用策略達到 63.1%，顯著優于 GRPO 基線 (52.6%)。局部塊和全局錨定信用方案也帶來一致提升，而隨機或基于熵的 token 選擇提供邊際或無改進。在 CrossThink-QA 上，所有信用感知變體都顯示出一致改進，最佳變體耦合節奏信用達到 50.1%。

在數學推理基準上，所提方法在所有設置下都一致優于 GRPO 基線和簡單替代方案。值得注意的是，耦合節奏信用在最具挑戰性的任務上取得了最強增益，如 Qwen3-8B 在 AIME25 上提升 + 5.0 個百分點，在 AMC23 上提升 + 6.3 個百分點。這些增益在不同序列長度下都很穩?。涸跀U展的 8K 上下文中，耦合節奏信用仍然提供一致改進。

消融實驗

• Top-k vs Bottom-k 對比：實驗表明，對根據指標排名 bottom 40% 的 token 重新分配額外信用會導致性能下降。RL 訓練變得無效，數學推理的峰值評估指標無改進。相比之下，優先對 top-k token 分配信用帶來明顯改進，證實了指標在識別決定性位置方面的有效性。
• Top-k 比例影響：實驗結果顯示，專門對 top 40% 的 token 分配信用產生最強的整體性能，在所有數據集上達到最高分數。較小和較大的比例都導致性能下降，表明強化太少或太多 token 會稀釋對關鍵推理位置的信號。

意義

注意力內在信號的指引可將 LLM 的強化學習從「盲目試錯」推向「結構引導」，使大家能夠：

• 讀懂模型如何思考（可解釋性）
• 精準干預關鍵決策點（可控性）
• 高效優化復雜推理鏈（效率）

接下來，團隊將探索模型內在注意力信號在多智能體協作、工具調用、自我反思等高級推理場景中的應用，并開源相關工具鏈，助力社區構建透明、高效、結構化的下一代 LLM 訓練范式。

彩蛋時刻：??ROCK & ROLL！??

你是否也有這些痛苦經歷？

• 是否為 Agentic 部署環境的效率低下而苦惱不已？明明配置了強大的算力資源，訓練速度卻像蝸牛爬行；
• 是否曾經滿懷期待地在清晨查看實驗結果，卻發現因為環境崩潰而白白浪費了一整夜的寶貴時間；
• 是否遭遇過 Docker 容器莫名其妙地僵死，進程卡住卻無法自動恢復？重啟容器？抱歉，已經錯過了最佳訓練窗口期；
• 是否經歷過多個 Agent 實例爭搶資源，導致系統過載甚至集體罷工？想要并行訓練加速，結果反而全軍覆沒；
• 是否因為缺乏實時監控，連環境出了什么問題都無從追溯？日志翻到手軟，卻只能看到一句冰冷的「Connection Lost」；
• 是否在擴展實驗規模時，手動管理幾十上百個環境實例到崩潰邊緣？ 配置文件復制粘貼到懷疑人生，還是會漏掉幾個？

那么，你一定不能錯過阿里巴巴最新開源的 ROCK（Reinforcement Open Construction Kit），將為你提供：

• 高穩定的沙箱管理服務：每個 Agent 都有獨立的「安全屋」，互不干擾，崩了一個不影響其他；
• 全方位健康監控：24/7 實時體檢，環境有個頭疼腦熱立刻告訴你，甚至比你自己更懂你的實驗；
• 智能負載均衡：自動調度資源分配，讓每個 Agent 都能「雨露均沾」，不會出現有的餓死有的撐死；
• 自動故障恢復：環境掛了？沒關系，秒級自動重啟，訓練無縫續接，就像什么都沒發生過；
• 可視化儀表盤 - 實驗進度一目了然，不用再盯著黑乎乎的終端發呆。

有了 ROCK，讓你：

晚上啟動 Agentic RL 訓練任務后：安心蓋上電腦，美美地睡個好覺，不用半夜爬起來檢查進程（告別熊貓眼）， 甚至可以關掉釘釘通知（老板：？）

第二天早晨醒來：

• 悠閑地泡杯咖啡
• 打開儀表盤，順利查收實驗成果
• 看著漂亮的收斂曲線，露出滿意的微笑
• 精神飽滿地開始新一輪實驗迭代

從此告別：

• 凌晨三點爬起來重啟環境的噩夢
• 「早上起來一看，只跑了 10 個 episode」的絕望
• 「環境又崩了，這周白干了」的憤怒

未來展望與社區貢獻

未來，ROLL 團隊將繼續深耕 RL for LLM 的系統與算法協同創新，致力于打造易用、高效、可擴展的開源生態，為社區提供堅實的基礎設施。

團隊相信，通過解決工程與系統層面的瓶頸，將極大釋放算法的創新潛力。歡迎每一位對 LLM 與 RL 充滿熱情的開發者 Star、試用開源項目，并貢獻代碼，與大家一起，推動 LLM 強化學習走向更廣闊的實用化與規模化未來！

• ROLL 項目鏈接：https://github.com/alibaba/ROLL
• ROCK 項目鏈接：https://github.com/alibaba/ROCK