VeRL-Omni v0.3.0 ra mắt với huấn luyện bất đồng bộ và hậu huấn luyện đa phương thức mở rộng

VeRL-Omni v0.3.0 đã được phát hành với các luồng thực thi RL bất đồng bộ và tách rời, V1 trainer là mặc định, và mở rộng phạm vi hậu huấn luyện trên hiểu biết hình ảnh, video, âm thanh và đa phương thức. Bản phát hành bổ sung huấn luyện văn bản và âm thanh Qwen3-Omni hoàn toàn bất đồng bộ, huấn luyện Omni và diffusion bất đồng bộ tách rời với bộ đệm phát lại, và các công thức mới bao gồm MiniMax H3 với DiffusionNFT và MiniCPM-o 4.5 GSPO. Trong một thí nghiệm MiniCPM-o 4.5 AVQA trên 4×H800 80 GB, separate-async 3+1 chậm hơn khoảng 9% mỗi prompt so với colocated 4+0 ở độ dài phản hồi tự nhiên, gần như ngang bằng ở 512 token, và nhanh hơn khoảng 6.7% ở 1024 token.