RhymeRL用历史数据优化强化学习

上交大团队将在QCon上海分享RhymeRL强化学习系统，通过挖掘相邻epoch可匹配token，结合历史推测解码与长度调度缓解Rollout长尾。该系统称可减少GPU因任务尾部延迟造成的空闲时间，提升大模型强化学习训练效率。

事件进展（1 篇报道）

1. 2026-09-17 18:00
   InfoQ 中国 如何从历史中学习？基于RhymeRL的强化学习系统优化实践｜QCon上海

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