agent 就是你写的那段程序，trainer 就是一个 actor，reward 是你在 Env 或 ChatAgent 里随手写的任意 Python。剩下的活儿三个大件全包了。README 里反复强调一个数字：大约 8600 行 RL 代码（推文里说的 9K 是个约数），却能撑到 1T 级别的 MoE。 OpenRLHF 的 ...

未来十年，AI基础设施的竞争，不再是单一芯片的军备竞赛，而是系统级效率的全面比拼。 过去几年，GPU算力大幅增长，而网络带宽和内存容量增长却相对缓慢。算力的指数级攀升与网络、内存的线性增长之间，横亘着一道日益扩大的鸿沟——这便是AI基础设施领域著名的“通信/内存墙”。代理式AI（Agentic AI）时代的到来，让这道鸿沟变得更加复杂。 代理式AI时代：一场计算范式的根本性变革 前几年的大语言模型 ...