RLinf
项目核心内容总结：
RLinf 是一个高效的大规模强化学习（RL）框架，专注于提供灵活且可扩展的训练解决方案。其核心功能包括：
- 数学推理能力：在 AIME 24、AIME 25 和 GPQA-diamond 等基准测试中，1.5B 和 7B 模型均表现优异，达到 SOTA 水平。
- 系统级增强：支持异构 GPU、混合专家（MoE）架构、vLLM 推理后端，以及异步流水线执行。
- 应用级扩展：涵盖视觉语言模型（VLMs）训练、多智能体训练、与仿真器（如 RoboCasa、GENESIS）集成，支持世界模型和现实 RL 背景智能。
- 稳定性保障：提供全面的 CI 测试，覆盖单元测试和端到端训练流程。
使用方法：
用户需配置环境并安装依赖，通过训练脚本启动模型训练，利用框架支持的硬件加速和模型架构（如 MoE、vLLM）进行高效训练。
主要特性：
- 支持多种模型规模（1.5B/7B）及复杂训练场景（如多智能体、VLA）。
- 系统级优化提升训练效率，应用级扩展覆盖视觉语言、仿真交互等场景。
- 开源社区活跃，提供详细的贡献指南和论文引用。