清华联合无问芯穹开源RLinf强化学习框架,渲训推一体化架构实现具身智能120%加速突破

2025-09-28 20:11:52 3876次浏览

  

由清华大学、北京中关村学院与无问芯穹联合北京大学、伯克利等顶尖学术机构共同研发的RLinf强化学习框架正式开源。作为首个面向具身智能的"渲训推一体化"解 决方案,该框架标志着人工智能从感知智能向行动智能的重要跨越。

在人工智能演进过程中,融合大模型的具身智能被视为下一代AI发展方向。随着o1/R1系列推理模型发布,行业焦点正从数据驱动的预训练转向奖励驱动的强化学习。OpenAI预测显示,强化学习所需算力或将超越预训练阶段,这使得高效利用算力的RL基础设施变得愈发关键。

当前主流框架在具身智能支持方面存在明显局限。相较于纯推理大模型,具身智能涉及大脑(推理规划)、小脑(执行操作)及联合系统等多元模型结构。其特有的"渲训推一体化"属性要求框架必须高效处理物理仿真与3D渲染,这为系统设计带来全新挑战。

RLinf框架采用创新的六层架构设计,包含用户接口层、任务集成层、执行模式层、智能调度层、通信优化层和硬件适配层。其混合式执行模式在具身训练场景下实现120%的系统加速,VLA模型性能提升40%-60%。框架支持1.5B和7B参数规模的数学推理模型,在多个权威测试集上达到SOTA水平。

核心技术突破包括:1. 创新的M2Flow映射 机制,实现过程式编程与声明式优化的完美结合2. 双后端集成方案 ,同时支持Megatron+SGLang和FSDP+HuggingFace技术路线3. 自适应通信库与智能调度模块,显著提升训练稳定性与资源利用率

实测数据显示,在Maniskill3测试平台上,RLinf框架相较传统方案提速超120%。Op  enVLA系列模型经过强化学习微调后,任务成功率从初始的30%-50%跃升至80%-90%。在LIBERO测试场景中,模型平均成功率更达到97.3%的优异水平。

研发团队表示,RLinf将持续完善功能模块,包括即将在10月发布的秒级动态扩缩容技术。项目已全面开源,提供详实文档与技术支持,诚邀学术界与工业界伙伴共同推动强化学习基础设施的创新发展。

项目资源:代码仓库:https://github.com/RLinf/RLinf模型下载:https://huggingface.co/RLinf技术文档:https://rlinf.readthedocs.io/en/latest/

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内容营销——通过高质量内容吸引用户

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设定合理的分成机制:对于联盟营销,需要制定清晰的分成机制,确保合作双方都能从中获益。

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选择🪘:选择流量大、受众群体明确的💉进行广告投放,如百度广告、腾讯广告、今日头条等。

- 广告创意与定向:确保广告创意能够引起用户的兴趣,同时通过精准的定向投放,提高广告的转化率。

- 监测与优化:持续跟踪广告效果,分析数据,优化广告投放策略。

网络广告的优势是**即时可见效果**,但需要持续监控和优化,确保广告投入产出比最大化。

总结:

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