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在这一背景下,在训练方面,GLM-5.1实现了新的异步强化学习基础设施,通过解耦生成与训练,极大地提升了训练后效率。新颖的异步智能体强化学习算法进一步提高了强化学习质量,使模型能够更有效地从复杂、长程的交互中学习。这使得模型能够处理需要持续判断力的智能体任务,这是单轮强化学习训练难以实现的。
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