MiniMax RL 负责人深度解析：大规模 Agent 基础设施与训练内幕
AI Engineer · youtube · 2026-07-31
MiniMax 强化学习负责人 Olive Song 深入分享了公司开源模型背后的技术栈与基础设施构建经验。
核心观点与工程实践：
- 开源价值：坚信通过开放权重，能让开发者在此基础上进行优化，从而快速缩小与闭源模型的能力差距。
- Agent 能力训练：模型不仅能进行 agentic coding，还能理解并构建游戏；同时通过在 OS World 等环境中进行强化学习（RL），掌握了计算机使用能力。
- Day Zero 推理栈：模型发布首日就必须备好推理栈，这要求团队手写并调优 GPU kernels，攻克并行 kernel 基准测试，并将优化深入到 KV cache 处理和路由等各个环节。
- 多模态训练避坑：文本和视觉能力在训练后容易发生“崩塌”，必须将两种模态放在一起联合训练才能避免能力退化。
- 长周期任务：团队还进行了长达 12 小时的模型运行复制与测试，以验证模型在复杂长线任务中的稳定性。
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