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ROCK&ROLL:阿里双框架协同推动 Agentic RL 规模化应用

01 前言 ROLL是阿里巴巴未来生活实验与智能引擎团队开源的面向大模型的强化学习(RL)框架,该框架提供了完整的RL训练链路,支持模型通过与环境交互来学习任务解决策略。然而,ROLL当前缺失在环境服务层的标准化支持,虽然其提供了训练算法和模型接口,用户仍需自行构建和维护任务执行环境,无疑增加了使用门槛并限制了训练规模。 为解决这一难题,团队近期正式开源了ROCK——一个强大的Env沙箱,正式填补了ROLL生态中环境服务层的空白。它将提供: 标准化的环境接口:统一的API规范,简化环境集成; 开箱即用的Sandbox:预配置的安全执行环境; 高性能服务支撑:优化的并发处理和资源调度; 任务多样性支持:覆盖多种典型Agentic任务场景。 通过ROCK与ROLL的协同,用户可以获得从训练框架到环境服务的完整解决方案,显著降低Agentic模型开发的复杂度,推动这一技术的规模化应用。 ROCK项目地址:github.com/alibaba/ROCK ROLL项目地址:github.com/alibaba/Roll 02 项目背景 2.1 模型演化:从文本输出到智能体交互 大语言模型正在经...

美团开源 LongCat-Image 图像生成模型

美团 LongCat 团队正式发布并开源 LongCat-Image 模型,通过高性能模型架构设计、系统性的训练策略和数据工程,以6B参数规模,成功在文生图和图像编辑的核心能力维度上逼近更大尺寸模型效果。 根据介绍,LongCat-Image 采用文生图与图像编辑同源的架构设计,并结合渐进式学习策略,在仅 6B 的紧凑参数规模下,实现了指令遵循精准度、生图质量与文字渲染能力的高效协同提升。尤其在单图编辑的可控性和文字生成的汉字覆盖度方面独具优势。 LongCat-Image 在图像编辑领域的多个重要基准测试中(如GEdit-Bench、ImgEdit-Bench)均达到开源SOTA水平,实现性能突破的背后在于一套紧密协同的训练范式和数据策略。为有效继承文生图模型的知识和美感,同时避免文生图后训练阶段收窄的状态空间对编辑指令多样性的限制,基于文生图Mid-training阶段模型进行初始化,并采用指令编辑与文生图多任务联合学习机制,深化对复杂多样化指令的理解。此外通过预训练阶段的多源数据及指令改写策略,以及SFT阶段引入人工精标数据,最终实现了指令遵循精准度、泛化性和编辑前后视觉一致性的...

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