解决训练与推理不一致，开源RL解题率大幅提升

一篇附开源代码的技术博客系统分析了模型训练与推理结果不一致的成因，指出除浮点数归约误差外，还存在 GDN 等架构特有问题，且 SGLang、vLLM、TensorRT-LLM 等推理引擎的采样实现会放大这一差异。研究显示，消除开源 RL 训练栈中的 train-infer mismatch 后，解题率从 63.9% 显著提升至 77.4%。

2026-08-19 ~ 2026-08-19 · 2 条相关

• 一文读懂模型训练与推理结果不一致的成因 — nrehiew_ · 2026-08-19
• 消除训练-推理不一致后，开源 RL 训练解题率 63.9% 升至 77.4% — nrehiew_ · 2026-08-19