<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>异步流水线 | 行业新闻_零售（点击查看更多）</title><description>搜索引擎 + AI 驱动的行业新闻【覆盖行业】信保 ｜出口 ｜金融 制造 ｜农业 ｜建筑 ｜地产  零售 ｜物流 ｜数智【访问入口】hangyexinwen.com【新闻分享】点击发布时间即可分享【联系我们】xinbaoren.com（微信内打开提交表单）</description><link>https://lingshou.hangyexinwen.com</link><item><title>⁣📰 ATC 2026 | 京东零售AI Infra团队提出多智能体强化学习训练框架FlexMARL - 53AI-AI知识库|企业AI知识库|大模型知识库|前线部署工程师|FDE|AIHub现有RL框架难以同时解决多智能体负载倾斜、关键路径同步和训练需求动态变化，根源在于执行图的拓扑、路径差异及稀疏激活</title><link>https://lingshou.hangyexinwen.com/posts/15499</link><guid isPermaLink="true">https://lingshou.hangyexinwen.com/posts/15499</guid><pubDate>Tue, 27 Oct 2026 21:26:01 GMT</pubDate><content:encoded>⁣&lt;br /&gt;&lt;b&gt;&lt;i&gt;&lt;b&gt;📰&lt;/b&gt;&lt;/i&gt; ATC 2026 | 京东零售AI Infra团队提出多智能体强化学习训练框架FlexMARL - 53AI-AI知识库|企业AI知识库|大模型知识库|前线部署工程师|FDE|AIHub&lt;/b&gt;&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;现有RL框架难以同时解决多智能体负载倾斜、关键路径同步和训练需求动态变化，根源在于执行图的拓扑、路径差异及稀疏激活。FlexMARL以MEG统一表示Agent调用、数据依赖和策略版本，作为Rollout与Training协同的数据中枢。&lt;br /&gt;系统通过依赖并行采样和层次化负载均衡缓解推理瓶颈，以Agent级异步流水隐藏长尾等待，并在完整批次后统一更新策略；训练资源随活跃Agent动态分配。评测显示最高7.3倍加速、准确率不降，并支撑异构大规模部署及电商业务准确率提升。&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;&lt;i&gt;&lt;b&gt;🏷️&lt;/b&gt;&lt;/i&gt; &lt;a href=&quot;/search/%23FlexMARL&quot;&gt;#FlexMARL&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/%23%E5%A4%9A%E6%99%BA%E8%83%BD%E4%BD%93%E5%BC%BA%E5%8C%96%E5%AD%A6%E4%B9%A0&quot;&gt;#多智能体强化学习&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/%23%E6%89%A7%E8%A1%8C%E5%9B%BE&quot;&gt;#执行图&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/%23%E5%BC%82%E6%AD%A5%E6%B5%81%E6%B0%B4%E7%BA%BF&quot;&gt;#异步流水线&lt;/a&gt; &lt;a href=&quot;/search/%23%E8%B5%84%E6%BA%90%E8%B0%83%E5%BA%A6&quot;&gt;#资源调度&lt;/a&gt;&lt;br /&gt;&lt;br /&gt;&lt;i&gt;&lt;b&gt;🔗&lt;/b&gt;&lt;/i&gt; &lt;a href=&quot;https://www.53ai.com/news/LargeLanguageModel/2026102787319.html&quot; target=&quot;_blank&quot;&gt;原文链接&lt;/a&gt;</content:encoded></item></channel></rss>