Qwen이 QwenGyre를 공개하다 - 초장기 복잡 과제에 AI 에이전트를 훈련하기 위한 RL 프레임워크

QwenGyre를 소개합니다. 이는 탄성적인 강화학습(RL)을 활용하여 극도로 긴 지평선(XLong)의 에이전트 훈련을 가능하게 합니다. 이 프레임워크는 두 가지 핵심 설계를 가지고 출시되었습니다:

• 탄성 스케줄러 (Elastic Scheduler): 요구 사항 변화에 따라 롤아웃 및 훈련 간 GPU를 재할당하여, 실시간 실행이 중단되는 일이 없습니다. Colocate 대비 최대 1.85배, Async 대비 1.78배의 속도 향상을 제공합니다.
• 궤적 프로세서 (Trajectory Processor): 분기 실행(압축, 서브 에이전트, 재시도)을 전처리 공유 궤적 트리로 변환하여 경계가 설정되고 중복 제거된 훈련 샘플을 만듭니다. 타임아웃 후의 부분적인 진행 상황도 점수를 받을 수 있습니다.
  QwenGyre는 Qwen3.8-2.4T-A95B에 맞춰 약 70만 토큰/롤아웃으로 확장되었으며, 48단계 만에 NL2RepoBench 성능을 52.5%에서 58.5%로 끌어올렸고, Async 대비 종단 간(end-to-end) 훈련 시간을 약 44% 단축했습니다.
  🔗 논문 읽기: arxiv.org/abs/2609.33848 /u/ResearchCrafty1804 제출 [링크] [댓글]