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 ...

深夜改Bug时风扇低鸣，凌晨跑测试用例时内存满载却不卡顿，Git提交前预览文档渲染效果——对程序员而言，一台真正懂开发节奏的台式机，不是堆砌参数的玩具，而是稳定、响应快、扩展足、能扛住IDE多开+Docker+浏览器二十标签页的生产力基石。它要能在秒级完成Maven构建，在虚拟机里流畅运行Linux发行版，在4K屏上清晰显示代码注释，在紧凑工位中安静散热，更要让预算每一分都落在刀刃上：CPU多核调 ...