论文页面 - Molt：一个面向智能体强化学习的可扩展原生PyTorch训练框架

来源：https://huggingface.co/papers/2607.21653

摘要

智能体强化学习研究涉及不断的算法修改、新的估计量、新的流水线阶段、新的推演方案，而在主流框架中，每一次改动都会牵一发而动全身地贯穿训练器、分布式后端和推演胶水层：这种代价在每个研究迭代中都由研究者承担。Molt 是一个原生 PyTorch 训练框架，旨在将这种代价降至最低：代码库紧凑且清晰，研究者可全盘掌握，AI 编码助手也能完整阅读与理解，从而实现算法流程的端到端追踪与修改。智能体是一个普通程序，单个异步循环同时训练多模态和混合专家策略，且绝不训练任何非自身生成的 token——在 token、策略版本和模型语义上保持一致。精简并不以性能为代价：在匹配的完全异步协议下，Molt 与基于 Megatron 的最先进堆栈在统计上表现相当。Molt 为开源项目，提供配方和容器，访问地址：https://github.com/NVIDIA-NeMo/labs-molt。

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