真实世界强化学习：蚂蚁集团与清华大学携手推出开放源代码训练平台

在探索智能边界的时代浪潮中，蚂蚁集团与清华大学紧密合作，共同揭开了“真实世界强化学习平台”的神秘面纱。这一开源框架，命名为“AReal-boba”，标志着双方在人工智能领域的深度耕耘与共享精神的结晶。AReal-boba旨在降低强化学习技术的应用门槛，为研究者和开发者提供一个模拟与现实世界交互的强有力工具。它不仅融合了最前沿的算法研究成果，还特别强调了在复杂多变的真实环境中的适应性和实用性，开启了强化学习从理论探索迈向广泛应用的新篇章。通过这一平台，无论是学术界的创新实验，还是产业界的实际应用挑战，都能找到强大的支持与灵感，共同推动智能科技的边界，加速向更加智能化的未来迈进。

　　

areal-boba：一款高效开源强化学习训练框架

　　

AReaL-boba是由蚂蚁技术研究院和清华大学联合打造的开源强化学习训练框架，它基于AReaL框架进行了升级，显著降低了强化学习训练的门槛，让用户能够更轻松地训练高性能推理模型。该框架不仅训练速度快，还支持多种计算资源，并通过创新优化技术大幅提升了训练吞吐量。值得一提的是，其7B模型在数学推理任务中表现突出，刷新了AIME分数纪录。更重要的是，AReaL-boba全面开源了训练数据、脚本和模型，甚至仅需200条数据和200美元的成本，就能在32B模型规模上复现QwQ-32B的推理效果，极大地推动了强化学习技术的普及。

　　

　　

AReaL-boba核心功能：

　　高效训练：凭借对SGLang推理框架的优化和适配，AReaL-boba实现了显著的训练吞吐量提升，并支持从小规模到大型分布式训练。 　　卓越推理能力：在数学推理等任务上表现卓越，其7B模型在AIME基准测试中创下了同尺寸模型的新纪录。 　　低资源需求：利用创新的数据蒸馏技术，AReaL-boba仅需少量数据即可复现高性能模型的推理效果，大幅降低了训练成本。 　　完全开源：提供完整的代码、数据集、训练脚本和评估脚本，确保结果可复现，方便开发者学习、使用和改进。 　　

AReaL-boba技术原理概述：

　　

AReaL-boba的核心技术基于强化学习、SGLang推理框架集成、工程优化和数据蒸馏技术。它利用强化学习算法优化模型行为，通过与环境交互学习最优策略，提升语言模型的生成能力和特定任务表现。同时，集成SGLang推理框架提升了计算效率，工程优化则进一步提升了训练吞吐量。最后，数据蒸馏技术有效减少了训练所需的数据量。

　　

项目地址：

　　GitHub仓库： 　　HuggingFace模型库： 　　

应用场景：

　　

AReaL-boba的应用范围广泛，包括：

　　数学推理与教育：开发智能教育工具，辅助学生学习和解决数学问题。 　　自然语言处理：提升文本生成、问答系统和机器翻译等NLP任务的性能。 　　智能体开发：用于游戏、机器人控制等领域的智能体训练。 　　低资源模型训练：特别适用于数据资源有限的环境。 　　学术研究与社区协作：作为研究工具，促进学术交流和技术共享。 　　

以上就是AReaL-boba—蚂蚁联合清华开源的强化学习训练框架的详细内容，更多请关注其它相关文章！