千问公开QwenGyre Agent训练框架
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千问公开QwenGyre Agent训练框架
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AI 综述
千问团队公开了 Agent 强化学习训练框架 QwenGyre，称在同等 GPU 预算下把 48 步 RL 训练从 Async 方案的 134.55 小时压缩到 75.42 小时，提速 1.78 倍，省下 59.13 小时。 该框架给每个任务设立严格预算上限（默认最多挑 5 条轨迹），优先保证主任务的学习信号；底层 Agent 外壳统一使用 Claude Code 2.1.220。千问称 QwenGyre 将于优化后开源。
AI 根据报道生成 · 3 小时前更新
最新进展10月16日 17:32
千问公开 Agent 训练框架 QwenGyre，训练效率提升 78%报道时间线
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10月16日
- 量子位精选千问公开 Agent 训练框架 QwenGyre，训练效率提升 78%
千问公开 Agent 强化学习训练框架 QwenGyre，在同等 GPU 预算下把 48 步 RL 训练从 Async 方案的 134.55 小时压缩到 75.42 小时，提速 1.78 倍，省下 59.13 小时。
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