AI科技大本营·· 2 天前AI 评估 · 41/100分数表示内容值得关注的程度,依据实质份量、信息增量、证据强度、读者相关性和可用性,按内容类型加权。显示分数为两次独立评分的平均值。AI 判断可能有误,评分不代表事实已被核实,也不同于热点榜的讨论热度。
多加 50% GPU,Rollout 只快 10.3%:Agent 训练的瓶颈开始从模型转向系统
AI 导读
中科大、香港科技大学与阿里巴巴研究者发布 PEARL 论文,针对 Agentic RL 中 Rollout 占端到端时间 81.8% 的 GPU 调度瓶颈,提出动态调整 GPU 角色与 Prefill–Decode 配置的弹性方案。
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