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实时
  1. vLLM Blog72

    REINFORCE Zero:对齐 kernel 让异步 RL 在 lag 64 下稳定训练

    NVIDIA Research 与 Inferact 的 REINFORCE Zero 提出先对齐 rollout 与训练 kernel,再用不裁剪的 token 级重要性采样修正权重滞后,在 16 张 GPU、12K 次更新下训练步吞吐为同步训练的 2.40 倍。

    推荐理由: 论文把异步 RL 的 rollout 与训练差距拆成权重滞后和 kernel 不一致两项,并给出对齐后免裁剪重要性采样的做法。

  1. 量子位78

    DeepSeek 开源 Super-agent 架构,公开 Personal Agent 底座思路

    DeepSeek 开源 Super-agent 原型,公开面向 Personal Agent 的双层架构思路,上层 Router 负责接收消息与统筹任务,下层 Worker 并行执行具体任务。

    推荐理由: DeepSeek 公开 Personal Agent 双层架构与实测数据,可看到多会话协作如何绕开人类注意力瓶颈。

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