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阿里千问联合俄亥俄州立大学提出TRACE方法

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AI 综述

2026年10月23日，机器之心报道，阿里千问联合俄亥俄州立大学提出TRACE方法。该方法通过训练侧对齐Rollout的FP4量化结果，解决MoE模型在强化学习训练中的数值偏差问题。在Qwen3.5及Qwen3.8系列模型测试中，TRACE将128K输出场景下的解码吞吐提升最高5.4倍，最终FP4 policy平均分达75.3。

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最新进展10月23日 19:06

阿里千问提出 TRACE：FP4 强化学习 Rollout 最高加速 5.4 倍

报道时间线

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10月23日

19:06
机器之心
阿里千问提出 TRACE：FP4 强化学习 Rollout 最高加速 5.4 倍
阿里千问联合俄亥俄州立大学提出 TRACE 方法，通过训练侧对齐 Rollout 的 FP4 量化结果，解决 MoE 模型 RL 训练中的数值偏差问题。在 Qwen3.5 及 Qwen3.8 系列模型上，TRACE 将 128K 输出场景下的解码吞吐提升最高 5.4 倍，最终 FP4 policy 平均分达 75.3。

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