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0今天的这篇的主题是： Molt: A Scalable PyTorch-Native Training Framework for Agentic Reinforcement Learning
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Summary
Agent 化强化学习（Agentic reinforcement learning）研究伴随着频繁的算法修改、全新的估计器（estimators）、新的流水线阶段以及新的采样方案（rollout schemes）。而在主流框架中，每项修改都会穿透训练器（trainer）、分布式后端以及采样胶水层（rollout glue）：这种研发成本在每次迭代中都会落到研究人员头上。
Molt 是一个基于 PyTorch 原生构建的训练框架，旨在降低上述成本：其代码库精简且清晰，足以让研究人员将其完全记在脑海中，也足以让 AI 编程助手对其完整代码进行阅读与推理，从而使算法流程能够实现端到端的追踪与修改。在 Molt 中，Agent 就是一个普通的程序，并且通过单个异步循环即可完成多模态与混合专家（Mixture-of-Experts）策略的训练，同时绝不在未生成的 token 上进行训练，在 token、策略版本和模型语义上保持了一致性。
精简并不以牺牲性能为代价：在对齐的完全异步协议下，Molt 在统计学意义上与基于 Megatron 的最先进技术栈相当。Molt 已开源，并在该 URL（this https URL）处提供了 Recipes 与容器配置。
原文链接：arxiv.org
