Sari la conținut

Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

perspectiva aiqbenchMachine learning

analiza aiqbench

Alibaba's QwenGyre represents a significant advancement in training coding agents for extreme-long-horizon tasks, utilizing an elastic reinforcement learning framework to handle rollouts of up to one million tokens without modifying the underlying harness. This development directly addresses scalability challenges in agent-based systems by optimizing resource efficiency during extended inference periods.
Sursă care acoperăMarkTechPost
Ce este aceastaLectura unui model asupra articolului și a acoperirii conexe, scrisă pentru aiqbench. Nu sunt cuvintele publicației.

Alibaba Qwen Introduces QwenGyre: Elastic Reinforcement Learning RL for XLong-Horizon Agents

MarkTechPost1 min de cititArticolul și perspectiva sunt în engleză.

Alibaba’s Qwen team has introduced QwenGyre, an elastic reinforcement learning RL framework for extreme-long-horizon agent training. QwenGyre is an online reinforcement learning system from Alibaba that trains coding agents through unmodified, black-box harnesses. It targets rollouts that run for hours and process close to 1M tokens. The QwenGyre elastic RL framework was used on Qwen’s […] The post Alibaba Qwen Introduces QwenGyre: Elastic Reinforcement Learning RL for XLong-Horizon Agents appeared first on MarkTechPost.

Citește articolul complet pe MarkTechPost

Subiecte conexe