RLinf v0.4 发布，升级真机训练与国产算力支持

由清华大学、无问芯穹联合北京中关村学院等机构研发的具身强化学习开源训练框架 RLinf 正式发布 v0.4，围绕乐高式真机系统、真机后训练算法、全模态模型支持与国产算力底座四个方向迭代，进一步聚焦真实物理场景下的强化学习需求。 v0.4 默认升级至 PyTorch 2.11 与新版 SGLang / vLLM，官方要求使用 requirements/install.sh 重新构建虚拟环境或拉取 rlinf0.4 系列 Docker 镜像，不要直接复用 v0.3 的虚拟环境；若需加载旧版 OpenPI-PyTorch 训练的 Checkpoint，须先用 Checkpoint 转换工具转换。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。