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強化學習新突破！清華團隊提出「單rollout異步優化」方法，可穩定訓練1000步|時訊

時間：2026-07-15 10:34:22 來源：學術頭條

在長程 Agent和coding 任務中，如何提升強化學習（RL）效率，仍是當前的核心難題。

目前，現有LLM RL流水線多采用同步、批量式流程，往往需要等待整批 rollout 完成后才能更新，效率提升受限。異步 RL雖然可緩解同步等待問題，但現有方法多側重提升系統吞吐，較少兼顧訓練穩定性與任務效果；此外，GRPO 方法依賴組式采樣，也難以直接適配異步 Agent 訓練。

(資料圖片僅供參考)

針對這個問題，來自清華大學KEG實驗室的研究團隊提出了單 rollout 異步優化（Single-rollout Asynchronous Optimization，SAO）方法。SAO 用單 rollout 采樣替代 GRPO 的組式采樣，即每個輸入任務只生成一條可立即用于訓練的 rollout ，從而降低離策略影響并提升泛化能力。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/2607.07508

研究結果顯示，SAO 可穩定訓練 1000 步，并在Agent 編碼和數學推理基準上持續優于 GRPO 及其變體；同時，單 rollout RL 在模擬在線學習任務中也展現出對動態環境的適應能力。

這項工作為高效 RL 訓練提供了一種可行思路，并已部署到GLM-5.2（750B-A40B）的Agent RL的訓練流水線中。

圖｜SAO 在推理和代碼基準上的表現。

SAO是如何穩定異步訓練的？

在整體框架上，SAO 采用單 rollout異步優化：每個輸入任務只生成一條訓練 rollout ，完成后立即進入訓練。為了讓流程平穩運行，SAO 設計了直接雙邊重要性采樣、價值模型強化和多輪 Agent 軌跡處理機制，并擴大價值模型預訓練數據規模。具體流程如下：

1.直接雙邊重要性采樣（DIS）：用于減少異步訓練中的離策略偏差。由于 rollout 生成和模型訓練不同步，SAO 無需保存大量歷史模型，直接使用 rollout 階段記錄的 token 對數概率來計算重要性采樣比，超出設定區間的 token 不參與梯度更新。

2.提高價值模型更新頻率：用于降低單 rollout 優化中的梯度估計方差。單 rollout 訓練的梯度方差更高，因此需要更可靠的價值模型估計優勢信號。SAO 解耦策略模型和價值模型的更新頻率，每更新一次策略模型，就更新兩次價值模型，從而降低訓練方差。

3.固定注意力模塊參數：負責穩定價值模型訓練。研究團隊發現，價值模型的波動主要來自全注意力層，混合專家層（MoE）相對穩定。因此，SAO 在訓練價值模型時固定注意力模塊參數，只優化 MoE 投影層，以減少價值模型訓練波動。

4.跳過觀察信息的 token 級 GAE：用于減少多輪 Agent 軌跡中的環境反饋噪聲。多輪軌跡中，模型動作和環境反饋會交替出現；如果環境觀察信息直接參與優勢計算，就會引入噪聲。因此，SAO 會跳過環境反饋的的觀察信息 token，只在模型生成的動作之間傳播優勢信號。

圖｜帶有單 rollout 設計的 SAO 概覽。

SAO的實驗結果如何？

實驗結果顯示，SAO 在數學推理、代碼任務和模擬在線學習中都有更好表現；在多個基準上，它超過對應基線模型和 GRPO 系列方法，并能在較長訓練過程中保持穩定。具體結果如下：

數學推理和代碼任務

SAO 的評估覆蓋帶 Python 工具的奧賽數學推理、復雜數學問答和真實代碼修復等場景。結果顯示，SAO 在這些任務中都超過對應基線模型和 GRPO 方法。在 AIME2025 上，SAO 達到 97.3% 準確率，高于 GRPO 的 84.2%。

圖｜數學推理基準上的實驗結果（準確率%）。

在代碼任務SWE-Bench Verified 上，SAO 的準確率達到 29.8%，也高于基線模型的 23.0% 和 GRPO（w/ DIS）的 27.0%。

圖｜SWE-Bench Verified 上的實驗結果。

訓練穩定性

從訓練曲線看，SAO 在不同基準上基本保持領先，訓練過程也更穩定。普通 GRPO 較早出現性能崩潰；加入 DIS 后，GRPO 可以穩定訓練，說明直接雙邊重要性采樣能過濾偏離過大的 token 更新；相比之下，SAO 在保持穩定的同時，訓練中后期評估表現繼續提升。

圖｜SAO 與 GRPO（w/ DIS）在訓練過程中的性能比較。

訓練動態

實驗結果顯示，SAO 的穩定性與其框架設計相關。更頻繁的價值模型更新使價值估計與真實回報更一致；固定注意力模塊參數后，價值模型訓練更平穩；DIS 則通過過濾偏離過大的 token 更新來控制離策略影響。相比之下，基于價值模型的 VAPO 對照方法若不使用 DIS，會在約 90 step 時出現訓練崩潰。

圖｜異步單 rollout 強化學習的訓練動態。

消融實驗

研究團隊進一步檢驗了各項框架設計的作用。他們分別調整了 SAO 的關鍵組件：減少價值模型更新次數、改用全參數價值模型訓練，并加入未使用 DIS 的 VAPO 對照和滑動平均基線。結果顯示，這些設置的表現都低于完整 SAO；在 BeyondAIME 上，完整 SAO 的準確率為 74.8%，去掉更快價值更新后，準確率降至 69.8%。

圖｜價值模型訓練策略和 critic 更新頻率的消融結果。

在線學習模擬

研究團隊通過模擬在線寫作任務測試 SAO 在非平穩環境中的適應能力。任務中，獎勵偏好會在可愛風、中二風和古典風之間切換。結果顯示，SAO 能在獎勵偏好切換后快速對齊新的目標風格，并在訓練獎勵上保持更高水平；相比之下，滑動平均基線存在明顯適應滯后，收斂水平也更低。

圖｜變化寫作風格偏好下的在線學習模擬。

不足和未來方向

不過，研究團隊指出，盡管 SAO 在多類 Agent 任務中表現穩定，仍存在適用范圍、部署基礎設施和真實在線應用限制。若要擴展到更廣泛場景，仍需要解決以下問題：

1.驗證更廣泛的適用性

當前實驗主要集中在基于 Qwen3-30B-A3B 的大規模 Agent 推理、代碼任務和模擬在線寫作任務上。未來，仍需驗證 SAO 是否能夠遷移到更小模型、非 Agent 類型的 RLHF 場景，以及獎勵更密集、rollout 更短的任務環境中。

2. 完善部署基礎設施

SAO 依賴訓練好的價值模型和rollout 對數概率。未來若要實際部署，需要訓練基礎設施在異步生成過程中可靠保存這些概率信息。

3. 完善真實在線適應的安全保障

在線學習實驗仍停留在受控模擬環境。研究團隊指出，未來若要用于真實用戶場景，還需要更強的安全防護、監控機制和隱私審查。