Cognition 实验室访谈：强化学习与推理优化正走向融合
AAAzzam · x · 2026-07-30
Cognition 研究负责人 Silas Alberti 与嘉宾深度对谈，探讨了强化学习（RL）与大规模推理的交叉领域。
访谈核心要点包括：
- RL 与推理的收敛：RL 训练与底层推理优化正在逐渐融合，未来将走向“自动化推理（Auto inference）”。
- 推理采购策略：选购推理算力时需权衡延迟与吞吐量的帕累托前沿，并区分内存受限与计算受限场景。
- 高级优化技术：探讨了基于树的推测解码以及在线训练推测模型的方法。
- Agent 竞赛：智能体未来将在优化问题解决能力上展开竞争。
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