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3A 大作!阿里 ROLL 团队从基建->算法->机理,推动 RL4LLM 全栈协同优化

近期,阿里巴巴ROLL 团队(淘天未来生活实验室与阿里巴巴智能引擎团队)联合上海交通大学、香港科技大学推出「3A」协同优化框架——Async 架构(Asynchronous Training)、Asymmetric PPO(AsyPPO)与Attention 机制(Attention-based Reasoning Rhythm),「3A」彼此间并非孤立的技术堆砌,而是深度耦合,致力于共同推动「强化学习用于大语言模型(RL4LLM)」迈向高效、精细与可解释的新范式 ROLL Flash– Accelerating RLVR and Agentic Training with Asynchrony 🔗 论文链接:https://arxiv.org/abs/2510.11345 随着强化学习(RL)在数学推理、代码生成、智能体决策等任务中展现出强大潜力,RL后训练已成为提升LLM高级能力的关键环节。然而,当前大多数RL训练系统仍受限于低资源利用率与差扩展性——尤其在面对长尾响应、环境交互延迟等现实挑战时,GPU大量时间处于空闲状态,训练效率严重受限。 为解决这一瓶颈,我们推出了 ROLL...

面向 Agent 的高并发分析:Doris vs. Snowflake vs. ClickHouse

数据价值的不断升级,是过去三十年来数据库演进的核心驱动力。而 AI 的崛起,将这一需求推向新的高度:数据不仅要能被"看"到,更要能被"理解"和"创造"------这一点已在基于大语言模型(LLM)为核心的代码生成、智能对话等应用中得以验证。 这一背景下,由自主 AI 智能体(Agent)驱动的分析已成为典型范式。 智能体能够独立推理、实时分析数据,甚至主动触发行动。这意味着分析模式正从被动报告转向主动决策,处理模式也从以查询为中心转向以语义和响应为中心。 这一转变对数据基础设施提出巨大挑战:工作负载已从"少量用户、繁重查询、慢容忍度"转变为"海量用户(智能体)、轻量级/迭代查询、零延迟容忍度"。如果数据库系统无法满足高并发低延迟的查询需求,那么其上构建的 AI 智能体就会变得缓慢、笨拙,尤其是在一些信息检索的领域产生幻觉,给人误导性的结果。 因此,面向智能体的高并发和低延迟处理能力,已不再是可选项,而是决定数据仓库能否支撑 AI 时代的生存基石。 查询吞吐(QPS)全面领先 进入 AI 时代,Apache Doris 继续保持技术领先。4.0 版本实现了与 AI 能力的深度融合,增强 ...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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