AReaL框架通过全异步强化学习训练，简化大模型开发，提升训练效率和系统可靠性。其核心优势在于解耦式Agentic RL和Single Controller架构，支持在昇腾平台高效运行，优化权重更新和显存使用，帮助开发者快速上手。

AReaL是一个开源的异步强化学习系统，支持大规模推理和智能模型，由inclusionAI社区维护。它具备高效的训练管道和多种算法，适用于研究和工程团队，强调可重复性和开放科学，并提供详细文档和示例。

蚂蚁技术研究院与清华大学推出开源强化学习框架AReaL，旨在简化大语言模型训练。最新版本AReaL-boba在训练速度和推理能力上表现优异，仅需200条数据即可高效训练，降低成本。该项目完全开源，支持社区复现与改进，推动AI训练的普惠发展。