A：根据英伟达团队的实验结果，在正确使用重要性采样修正技术的情况下，FP8压缩几乎不会影响AI的对话质量。测试显示，压缩后的模型在验证准确率、奖励分数等关键指标上都与原始模型保持一致，但如果不使用修正技术，确实会出现性能下降。

在2026年，英伟达北京团队的研究成果引发了广泛关注，他们发布了一项名为FP8-RL的技术，声称可以将AI对话训练的速度提升44%。这项研究目前正在评审中，感兴趣的读者可以通过搜索"FP8-RL: A Practical and Stable Low-Precision Stack for LLM Reinforcement Learning"深入了解相关论文。

在当前人工智能从“聊天”范式加速向“能办事”的智能体时代演进的关键节点，LLM 系统优化与技术落地的实践探索，更需要开发者们的深度联结与经验共创。基于此，由 SGLang 社区、机器之心、张江孵化器联合举办线下 Meetup，让屏幕前的贡献者走到台前，让幕后优化者分享实战心法。2 月 6日下午，「SGLang 上海 ...

在人工智能的不断发展中，如何提高AI模型的训练效率成为了研究者们亟待解决的难题。最近，英伟达北京团队发布了一项名为FP8-RL的研究，提出了一种新颖的压缩技术，成功将AI对话训练的速度提升了44%。这一成果不仅为AI对话系统的训练带来了革命性的变化，也为未来的人工智能发展指明了方向。

清华和上交的最新论文中，上演了一场“学术打假”的戏码。文中研究者们对当前“纯 RL 有利于提升模型推理能力”的主流观点提出了相反的意见。 通过一系列实验，他们证明引入强化学习的模型在某些任务中的表现，竟然不如未使用强化学习的模型。 论文 ...

强化学习（RL）显著提升了大型语言模型（LLM）智能体在具有可验证结果的任务（如数学推理和代码生成）上的表现。但在解决方案众多的开放域智能体任务（例如复杂的旅行规划）上仍面临挑战。由于这类任务缺乏客观的标准答案，近期研究采用LLM-as-Judge范 ...

SFT有个上限——你永远不可能通过模仿，教出比老师更强的学生。 先说一个很经典的例子——AlphaGo，来开始我的观点 2016年AlphaGo击败李世石的时候，其实它的训练过程经历了两个阶段： 第一阶段：模仿学习——用16万盘人类棋谱做监督学习第二阶段：自我对弈+强化学习——扔掉人类棋谱，让AI自己和自己下 ...

电感有一个特性是“阻交通直”，阻交是说它阻碍交流电，但不会完全隔离。 通直就很好理解了，当输入是直流电时，我们且可以把电感当成一段导线，而忽视它的存在。 RL低通滤波器 利用电感阻交通直这一特性，人们对其“大做文章”，其中较为经典的就是RL ...