GLM-5.3-Flash 在 SkyRL 训练上下文拉到 100 万 token，步速提升 2.1 倍
AndrewLBeam · x · 2026-10-23
Andrew Beam 团队与 Anyscale 合作，把 GLM-5.3-Flash 在 SkyRL 框架中的强化学习训练上下文推到 100 万 token（64 倍于此前），同时在 256K 上下文下训练步速提升 2.1 倍。团队发现此前的 sparse attention 实现其实「并不稀疏」，修复后贡献回了开源社区。这对大规模长上下文 RL 训练的工程实践有直接参考价值。
所属事件:SkyRL 助 GLM-5.3-Flash 实现 100 万 token 上下文训练(3 条相关)→
「Infra」频道最新
- 彭博：高频交易巨头豪掷数十亿美元入局 AI 算力竞赛 — iaindunning · 2026-10-23
- 无反向传播预训练 Transformer:10 天从 1.76 小时压到 1.6 秒 — mayfer · 2026-10-23
- IFM 开源 RL360:8192 并发沙箱、130 万 rollouts 的 RL 基建 — rupspace · 2026-10-23
- SpaceX 拟接入 8 万座美国基站，博彩市场给了 29% 成运营商概率 — Polymarket · 2026-10-23
- Modular 宣布 MAX 框架开源：AI 计算不应被单一芯片厂商锁定 — clattner_llvm · 2026-10-23
- Claude 模型登陆 Google Cloud:Anthropic 托管版正式可用 — claudeai · 2026-10-23