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标签：UniRL×
6月16日
20:46
6月12日
12:57
6月11日
15:28
15:23
15:07
6月10日
17:49
17:49Geek@geekbb
精选72°
腾讯混元团队开源了 UniRL 框架，它将强化学习后训练流程（采样、打分、计算优势、更新策略、同步权重）统一应用于多种多模态模型。该框架同时支持图像/视频扩散模型和自回归语言模型，为多模态 AI 的后训练提供了标准化方案。UniRL 解决了不同模态模型在 RL 后训练中流程不统一、实现复杂的问题，降低了多模态强化学习的门槛。开发者可以直接在 GitHub 上获取代码并尝试。
AI产品腾讯混元UniRL强化学习多模态模型开源/仓库
推荐理由：做多模态模型后训练的团队终于有了统一框架——UniRL 把扩散模型和语言模型的 RL 流程标准化了，省去重复造轮子的时间，值得直接上手试。
原文
6月9日
22:19
22:18
22:18Hunyuan@TXhunyuan
72°
腾讯混元开源了UniRL，一个统一的多模态强化学习训练框架。它用一个循环（生成→评分→优势计算→更新→同步）覆盖文本、图像、视频等多种模态，模型和算法作为独立轴，实现模型×算法的组合覆盖。内置FlowDPPO和DRPO两种原创算法，分别针对扩散模型和LLM的强化学习优化。支持可插拔的rollout引擎、FSDP2分片和三种部署模式，旨在解决现有RL栈只能处理单一模态的问题。
AI产品腾讯混元UniRL多模态强化学习开源/仓库
推荐理由：做多模态RL训练的团队终于有了一个能统一处理文本、图像、视频的框架，不用再为每种模态搭不同的栈。腾讯混元把自家模型验证过的FlowDPPO和DRPO算法也开源了，做扩散模型或LLM RL优化的可以直接拿来用。
原文