RL 是一種強大的機制，用於在公司特定的工作和數據上訓練模型。這正是我們在 Applied Compute 所做的。一個主要挑戰是如何使 RL 高效，因為我們需要運行快速（在幾天內交付）、便宜（可擴展的單位經濟）和可預測（不僅僅是快速，而是可靠的快速）。以下是一些要點： • 同步 RL 在時間和計算上是浪費的。 • 異步 RL 更高效，但會引入過時性，這會導致學習不穩定。 • 建模和模擬可以幫助分析性地解決導致最佳效率的配置。這使我們能夠快速原型訓練配置，而不必在試運行上消耗昂貴的計算周期。 我們的兩位共同創始人 @rhythmrg 和 @lindensli 最近在 @aiDotEngineer 討論了這些研究，重點關注以下子問題：在給定最大過時性和計算預算的情況下，進行 RL 的最高吞吐量方法是什麼？

AI狀態：與@OpenRouterAI進行的實證100萬億代幣研究，由@MaikaThoughts @xanderatallah @cclark主導 這裡有一些驚喜...