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关键词: AI,模型训练,Sol-RL,人工智能

当强化学习后训练的大规模 rollout 已经被证明能够提升图像生成模型的偏好对齐能力，推理负担就成了制约训练速度的核心瓶颈。来自 NVIDIA、港大和 MIT 的团队提出的 Sol-RL，通过「FP4 先探索、BF16 再训练」的后训练框架，将达到等效 reward 水平的收敛速度最高提升到 4.64x，在训练速度与对齐效果之间给出了一条更具工程可行性的解法。