开启RL Scaling新纪元，siiRL开源：完全分布式强化学习框架，支持超千卡规模高效训练

主要观点总结

文章介绍了上海创智学院推出的全新强化学习框架siiRL，该框架旨在解决大规模强化学习训练中的扩展性和灵活性挑战。文章详细描述了siiRL的核心特点，包括其全分布式架构、多控制器范式、数据协调器等，以及与主流框架的对比实验和效果验证。文章还展望了siiRL未来的发展方向，并介绍了上海创智学院AI Infra团队的情况。

关键观点总结

关键观点1: 文章主题介绍

文章主要介绍了大规模强化学习（RL）训练面临的挑战，以及上海创智学院推出的全新强化学习框架siiRL是如何解决这些问题的。

关键观点2: siiRL框架的特点

文章详细描述了siiRL的核心特点，包括其全分布式架构、多控制器范式、数据协调器等，以及其与其他框架的优势对比。

关键观点3: siiRL框架的效果验证

文章通过一系列实验验证了siiRL的性能优势，包括其与主流框架的对比实验、在数据密集型任务中的性能表现以及收敛性验证等。

关键观点4: 未来计划与团队介绍

文章介绍了siiRL未来的发展方向，包括多智能体支持等核心特性拓展，以及上海创智学院AI Infra团队的介绍和核心目标。

免责声明