开源GLM训练栈：解决RL训练与推理解码数值不匹配
hsu_byron · x · 2026-08-11
Slime Framework 开源了其用于 GLM-5.2 规模训练的确定性训练-推演对齐技术栈。
该方案主要解决了大模型强化学习（RL）基础设施中长期存在的训练与推演数值不匹配问题。技术栈全面覆盖了 FP8 权重与 FP8 KV 推演、DeepEP、DeepGEMM 以及稀疏注意力机制，为生产级规模的支持提供了无折衷的开源方案。
「Infra」频道最新
- TILERT技术曝光：同等成本下提升Blackwell GPU解码速度1.9倍 — AccBalanced · 2026-08-12
- 16G内存跑视频生成：开源引擎VPIPE实现端侧突破 — TgoAI · 2026-08-12
- AI智能体致Vercel构建成本暴增，开发者寻求降本方案 — jonathan_wilke · 2026-08-12
- Linux 云端跑视频超分遇阻：NVIDIA RTX VSR 独占 Windows — emacrema · 2026-08-12
- 算力需求暴增：H100租赁价格半年飙升40% — jessi_cata · 2026-08-12
- AI数据中心商 DayOne 已秘密提交美股 IPO 申请 — davidyin44 · 2026-08-12