@nanjiangwill: 在 @modal，我们正在努力确保开源强化学习框架具备训练前沿开放权重模型所需的所有技术…

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摘要

Modal 正在通过增量压缩和其他技术增强开源强化学习框架，以训练前沿开放权重模型。slime 框架将无损增量同步引入分解式训练环境。

在 @modal，我们正在努力确保开源强化学习框架具备训练前沿开放权重模型所需的所有技术。 增量压缩是关键，但工作尚未完成。关于权重同步、自动缩放和跨集群训练，仍有许多悬而未决的问题。
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缓存时间: 2026/05/31 12:48

在 @modal，我们正在确保开源强化学习框架能够拥有训练前沿开放权重模型所需的所有技术。

增量压缩是关键，但工作尚未完成。在权重同步、自动扩缩容和跨集群训练方面仍有许多开放性问题。

slime (@slime_framework): @FireworksAI_HQ + @cursor_ai 强调了在尖端规模的强化学习中增量压缩权重同步的重要性。

slime 为开源社区带来了这一能力：Megatron ↔ SGLang 分离式架构的无损增量同步——传输增量，而非完整检查点。

这朝着完全……

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