详解开源 MoE RL 零偏差训练：原理与消融实验
PandaAshwinee · x · 2026-08-18
文章详细介绍了如何在 XoRL 训练引擎和 SGLang 推理引擎之间实现零偏差训练。通过在 Qwen3.6-35B-A3B 的 Wordle 任务中测试，零偏差训练将求解率从 63.9% 提升至 77.4%。文章还探讨了异步 RL 稳定训练的必要条件（零偏差、回放、CISPO），并对比了 River 和 Tinker 等基线。
「Infra」频道最新
- OpenAI 租下 8GW 电力容量，系欧盟 AI 计划 8.6 倍 — Hesamation · 2026-08-18
- Netlify 推出自托管 Git 平台：速度显著超 GitHub — thisiskp_ · 2026-08-18
- 传谷歌拟千万美元收购 Spirit 全量运营数据 — soumitrashukla9 · 2026-08-18
- 减少内存搬运：AI 基础设施优化的四个核心方向 — prateekj · 2026-08-18
- SGLang 与 Meta 共研 CUDA Graph 推理优化新技术 — ying11231 · 2026-08-18
- Dyna 公布百万小时视频训练基础设施实践 — JasonMa2020 · 2026-08-18