verl-project/verl

修复 gen_batch_size 缺失时 fallback 行为

建议快速合入。变更微小且正确，无潜在副作用。对于开发者而言，理解 Python 中 `dict.get` 默认值与 `or` 运算符的差别是一个值得注意的常见陷阱，可作为团队内的小知识点分享。

修复 LoRA merge 时权重同步的陈旧权重 bug

推荐精读。此 PR 展示了在 PyTorch FSDP 环境中处理上下文管理器和张量生命周期的典型陷阱，`_merged_lora_per_tensor_param` 的设计模式（生成器 + try/finally 确保 offload）值得在类似同步场景中复用。

重构 Ascend profiling 文档，添加快速开始并优化细粒度采集说明

此 PR 适合需要深入使用 Ascend profiling 功能的用户阅读，可快速掌握配置方法。但应注意 review 中提出的问题可能残留，建议在本地测试文档示例的正确性。合并者可能认为文档已足够好，但后续跟进清理遗留问题将进一步提升质量。

README 新增 RL-Insight 新闻条目

该 PR 为简单的文档更新，无需精读；可快速合入。

集成RL-Insight可观测性框架

该 PR 适合精读，特别是 `RLInsightLogger` 的设计体现低入侵集成思路：通过环境变量跨进程传播状态、惰性初始化、统一门控。`DistProfiler.annotate` 的改造展示了多个 profiling 框架如何共存。测试覆盖了门控和并发场景，值得参考。

新增 Ascend NPU 上 Qwen3.5-35B Megatron GRPO 夜间 CI 测试

建议在后续 PR 中验证 EP 配置的正确性，或通过环境变量覆盖避免硬编码。同时可考虑将日志目录改为 `$HOME` 以提升脚本可移植性。整体而言，该 PR 作为 CI 基础设施扩展，设计简洁，适合作为同类测试的模板。

更新Ascend CI Docker镜像标签并移除旧Qwen3.5构建工作流

### 建议 1. **立即修复shell脚本**：将 `enforce_eager` 改回 `True`，并移除 `cudagraph_mode` 配置，以保持与Ascend NPU的兼容性。 2. **验证CI新镜像**：检查所有更新标签后的CI工作流是否正常运行，尤其是nightly和e2e测试。 3. **关注讨论中的未解决意见**：虽然PR已合并，但留下了一个已知问题，建议在后续PR中解决。

降低权重同步桶大小和 GPU 显存占比，修复 OOM

该 PR 是典型的运行时显存调优，无复杂逻辑变更，可作为全异步训练 OOM 问题的参考案例；若你也在 Ascend 上跑全异步训练，建议同步此调整。