开源地址： https://github.com/alibaba/ROLL 接下来详细了解一下「3A」协同优化框架是如何推动（RL4LLM）迈向新范式的。 机器之心发布 机器之心编辑部 近期， 阿里巴巴 ROLL 团队（淘天未来生活实验室与阿里巴巴智能引擎团队）联合上海交通大学、香港科技大学推出「3A」协同优化框架 ——Async 架构 （Asynchronous Training）、Asymmetric PPO（AsyPPO）与 Attention 机制（Attention-based Reasoning Rhythm），「3A」彼此间并非孤立的技术堆砌，而是深度耦 合，致力于共同推动「强化学习用于大语言模型（RL4LLM）」迈向高效、精细与可解释的新范式。 具体来看， ROLL Flash 以解耦为核心，通过「细粒度并行」与「采样 - 训练解耦」两大原则， 将生成、环境交互、奖励计算与模型训练彻底流水线化，实现全 链路异步执行，显著提升 GPU 利用率，同时通过「异步比」机制保障训练稳定性，集成主流 Off-policy 算法等，使得异步训练效果能与同步训练相媲美。 算法架构层面， AsyPPO 首次系统 ...