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...
