知鸦日报2025-07-06

VeRL通过多轮对话和掩码重构，解决了Agent RL研究中的瓶颈，实现了LangGraph的快速集成。初始方案虽高效，但存在工具定义冗余和一致性挑战。通过自动工具封装，简化了工作流程，解决了生产与训练环境的差距。最终采用LangGraph集成，实现了训练与部署环境的完美对齐，支持复杂代理系统的演进。

大模型推理面临低延迟、高吞吐、低成本的三难困境！核心挑战在于自回归生成的两阶段特性：预填充阶段计算密集，解码阶段内存带宽受限。优化技术百花齐放：PagedAttention解决KV缓存碎片，FlashAttention加速计算，连续批处理提升GPU利用率。国产生态崛起，华为昇腾等硬件与盘古、文心等模型深度协同。未来趋势指向更小模型架构与软硬件协同设计，让大模型既聪明又经济！