Clarification on Rollout Timeouts, Inference Concurrency, and Their Impact on SkillOpt Evaluation
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評価
調査の方向性
The payload names no specific adapter or file, only that several benchmark adapters set hard=0 and soft=0 on timed-out rollouts; search the benchmark adapters for that timeout handling first. Answering the five questions needs the authors' experiment setup and timeout logs, so this is not a self-contained change. Done means a maintainer reply or a documented timeout policy, and a newcomer should not start without that.
索引モデルが issue の本文から書いたものです。
説明
Hi authors,
I noticed that several benchmark adapters assign hard=0 and soft=0 to timed-out rollouts.
Since inference latency depends heavily on GPU resources, serving configuration, and request concurrency, this may introduce infrastructure-dependent noise into both validation scores and optimization feedback.
Could you clarify:
- What GPU configuration and inference concurrency were used in the paper's experiments?
- What were the observed timeout rates across different benchmarks?
- Were infrastructure timeouts retried, excluded, or treated as task failures?
- Were timeout trajectories included in the reflection stage?
- Was the same inference infrastructure and timeout policy used for all baselines?
I'm particularly concerned that infrastructure-related timeouts may affect the validation gate and lead to incorrect skill updates.
Thanks!
- 主要言語
- Python
- スター
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- 平均マージ
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環境構築
- Dockerfile・Docker Compose ファイルなし
- プルリクエストのテンプレートなし
- コントリビューションガイドを読む
はじめの一歩
- issue を最後まで読み、次にプロジェクトのコントリビューションガイドを読みます。
- 着手することを issue にコメントします — 二人が同じ作業をするのを防げます。
- リポジトリをフォークし、ブランチを切って変更します。
- issue 番号を参照したプルリクエストを送ります。
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