开源动态7
SGLang RL:INT4量化训练方案落地slime框架
机器之心
AI 摘要
SGLang RL团队:受Kimi K2启发,在slime框架落地INT4量化感知训练方案,实现训推一致,提高Rollout效率。还在多方面取得进展,后续将优化训练效率、探索FP4应用。
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致敬Kimi K2:基于slime的全流程INT4量化感知RL训练
受Kimi K2团队启发,SGLang RL团队落地INT4量化感知训练流程方案,在强化学习多方面取得进展,还在slime框架复现全流程方案,实现媲美BF16精度,提高Rollout效率,为社区提供开源参考。

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