快手发布工业级规模强化学习训练框架SeamlessFlow

快手发布工业级规模强化学习训练框架SeamlessFlow，该框架旨在满足大规模强化学习任务的需求，通过优化计算资源分配和算法性能，提高强化学习的效率和稳定性，SeamlessFlow框架具备模块化设计，支持灵活的扩展和定制，可广泛应用于机器人控制、自动驾驶、智能推荐等多个领域，快手通过推出这一框架，为工业级强化学习应用提供了强有力的支持。

快手 kwaipilot 团队近日发布了 seamlessflow 技术报告，seamlessflow 是该团队所使用的工业级规模强化学习（rl）训练框架。

据介绍，该框架通过创新的数据平面架构，对RL的训练逻辑和Agent做了彻底解耦，用以支持多智能体、在线强化学习训练等复杂场景。

更进一步，针对RL计算资源分配问题，团队提出了“标签分配机制”，统一了该领域最广泛的两种设计模式（训推共卡、训推分离）。以标签分配的思路为出发点，在业界首个提出“时空复用pipeline”，实现了在训推分离的异构集群上彻底消除Pipeline Bubble的效果。

在实际测试中，SeamlessFlow的端到端token吞吐量相比基线提升100%，整体训练时间减少62%。

详细内容查看技术报告：https://arxiv.org/abs/2508.11553