2025 年配资杠杆炒股，AI 大模型的竞争焦点正在发生根本性转移。
预训练的边际收益在下降，数据的红利在消退，整个行业都在寻找下一个增长引擎。答案越来越清晰：强化学习（RL）。
DeepSeek V3.2 的技术报告里有个细节很值得玩味—— RL 训练的算力投入已经超过预训练的 10%，而且性能曲线还在往上走。OpenAI 的 o 系列、Claude 的推理能力、Gemini 的多模态表现，背后都站着大规模 RL。
强化学习正在从"锦上添花"变成大模型进化的主战场。
但这里有一个卡脖子的问题：在万亿参数模型上跑 RL，成本高得离谱。
传统方法需要上千张顶级 GPU，训练周期动辄数周，绝大多数团队根本玩不起。这不是技术问题，这是资源垄断——只有少数几家公司能负担得起这种规模的 RL 训练。
现在，这个局面被打破了。
来自 Macaron AI 背后的研究团队 Mind Lab 给出了他们的答案：全球首个在 1T 参数模型上实现的 LoRA 高效强化学习训练，GPU 消耗直降 90%。
这不是工程优化的小胜利，而是训练范式的根本性转变。NVIDIA Megatron-Bridge 和 Seed verl 已官方合并这套技术，代码全部开源。
更硬核的是，这支 10 人研究团队的成员来自 OpenAI、DeepMind、Seed，发表 200+ 篇论文，累计被引用 30,000+ 次。
先说说背景。
最近几个月，万亿参数级的推理模型开始扎堆出现—— Kimi-K2、Ring-1T 相继登场，在多个推理基准上已经追平甚至超越闭源模型。
但预训练只是起点。看看 DeepSeek V3.2 就知道了—— RL 训练的算力投入已经超过预训练的 10%，性能曲线还没见顶。强化学习正在从"锦上添花"变成大模型进化的主战场，成为未来一年的兵家必争之地。
要让万亿参数模型真正适配 Agent 任务，RL 不再是可选项：
RL 能优化多步推理，而不是只做下一个 token 的预测
RL 能整合来自工具、环境、用户的反馈信号
RL 能塑造长程行为，这对 Agent 系统越来越重要
问题在于成本。
在万亿参数模型上跑全参数 RL，对绝大多数团队来说根本不现实——就算你能拿到开源的模型权重，训练开销也能把你劝退。
Mind Lab 给出的解法是：用 LoRA 做参数高效适配，配合专门为万亿参数 MoE 模型设计的混合并行引擎，把 RL 的计算量砍到只剩十分之一，同时性能不打折。
Mind Lab 直接拿 Kimi K2 开刀做了验证。
先看模型配置：
基座模型：Kimi K2，万亿参数 MoE 推理模型
激活参数 / 总参数：32.6B/1.04T
激活专家 / 共享专家 / 总专家：8/1/384
注意力头数：64
再看训练配置：
8 个节点 × 8 张 NVIDIA H800（共 64 张 GPU）
RL 算法：GRPO
适配方式：在 dense 层和 expert 层都加 LoRA，rank=128
关键结论有三条：
第一，成本大幅下降。
在 Kimi K2 上跑 LoRA RL，GPU 消耗只有传统全参数 RL 的 10% 左右。
第二，训练稳定收敛。
学习曲线显示，reward 和任务成功率随着训练步数平稳提升，没有出现灾难性崩溃。
第三，通用能力保住了。
在 hold-out 基准上的评测表明，LoRA RL 在提升特定任务表现的同时，保留了基座模型的通用能力。
你可能会问：LoRA 不是早就有了吗？为什么在万亿参数 MoE 上跑就这么难？
问题出在 MoE 的架构特性上。现代万亿参数推理模型基本都是 MoE Transformer，几百个专家、大量的 all-to-all 通信、dense 和 expert 参数混杂在一起。
在这个设定下，简单的数据并行 +LoRA 方案会被三个问题卡死：
问题一：路由不均衡。
几百个专家的 token 路由极度不均匀，拖慢吞吐、放大 RL 更新的方差。
问题二：通信压力爆炸。
LoRA 的适配器权重需要频繁跨设备收集，all-gather 开销巨大，动不动就 OOM。
问题三：并行布局太复杂。
rollout 和 training 要在同一套硬件上紧耦合运行，简单的并行策略根本带不动。
Mind Lab 的解法是设计了一套混合协同并行引擎，把 tensor、pipeline、expert、sequence 四种并行方式统一调度：
Tensor 并行：处理同节点内的大矩阵乘法
Pipeline 并行：把层分摊到不同节点
Expert 并行：分片 MoE 专家，跨设备路由 token
Sequence 并行：处理长上下文场景
核心设计思想是：把并行当成可调度的资源，而不是固定的布局。
LoRA 的配置也有讲究：
在 dense 层和 expert 层都挂适配器，让 RL 信号能同时影响全局行为和专家行为
用中等的 LoRA rank（比如 128），平衡表达能力和稳定性
适配器完全分片，尽可能融合进现有 kernel，避免额外开销
最终效果：LoRA 的参数量和通信量大约是全参数 RL 的 10%，但 RL 信号的传导路径并没有被阉割。
还有一个坑：RL 训练里，rollout（生成轨迹）和 training（更新参数）通常用不同的后端。
推理端可能跑在一个独立的、为 serving 优化的引擎上；训练端可能跑在一个重型的、需要频繁同步的分片后端上。
这就导致了分布不匹配——生成轨迹的策略和更新参数的策略不是同一个东西。
在万亿参数规模下，这个问题会被急剧放大：
logits 的微小差异会导致采样轨迹的巨大偏差
朴素的重要性采样比率可能爆炸，让训练彻底失稳
Mind Lab 的解法是引入了截断重要性采样比率（truncated importance ratio），显式修正这种不匹配，同时不引入不可接受的方差。具体的数学公式涉及 vllm 和 megatron 两个后端的策略比值，通过截断操作把梯度权重控制在合理范围内。
整套方案已经集成到开源训练栈里：verl 负责 RL 训练循环、rollout 编排和 reward 聚合；Megatron-Bridge 把 verl 接入 Megatron 风格的 MoE 后端，统一暴露四种并行方式。
代码已合并至 NVIDIA Megatron-Bridge 和 Volcengine verl。
一个自然的问题是：为什么非要在超大模型上做 LoRA RL，而不是直接用小模型跑全量 RL 呢？
Mind Lab 做了一组对照实验，在 Math 数据集上训练三个策略：
三个模型只在 Math 上训练，然后同时在 AIME 2025（域内）和 GPQA（域外）上评测。
为了公平比较，团队控制了：
总 RL FLOPs（tokens × 参数 × 更新次数）
环境交互次数
奖励模型和 RL 流程
为了剔除大模型起点更高的优势，团队用了一个" headroom-normalized "的指标：相对于起点分数到满分之间的提升比例。
结论相当清晰：
32B 模型 +rank=8 的 LoRA，在相同 RL 计算预算下，headroom-normalized 增益最大。
而且在域外任务 GPQA 上，32B+LoRA 的迁移效果也是最好的——更强的先验带来了更好的泛化。
简单说："大先验 + 小 LoRA "比"小模型全参数 RL "更划算。
背后的逻辑是：RL 本质上是先验受限的（prior-limited）。如果基座模型本身生成不出高质量轨迹，RL 就没有什么有用的信号可以放大。大模型已经编码了丰富的推理、工具使用和人类交互模式，RL 可以在这些基础上精修，而不是从头造轮子。
除了 RL 训练框架，Mind Lab 还搞了一套全新的记忆机制—— Memory Diffusion。
传统的 Agent 记忆方案有两类：
第一类是推理式记忆。每轮对话后，模型主动总结记忆片段。问题是反复总结计算开销大，而且关键细节容易在多轮迭代中丢失。
第二类是工具式记忆。把记忆存在外部数据库里，需要时检索回来插入上下文。问题是检索和重整合的过程容易丢失微妙的语境。
Mind Lab 的思路完全不同：把轨迹本身当作记忆，通过反复的"遮蔽 - 分配 - 重填"操作来动态压缩。
三步走：
Mask
：从轨迹中选一块，确定性地遮掉
Allocate
：根据重要性给这块分配 token 预算——重要的多给，不重要的少给或直接扔掉
Refill
：在预算约束下重新生成这块内容，得到压缩但语义完整的表示
这个设计的灵感来自人类的遗忘机制。
人脑每时每刻都在高速丢弃无关信息——开车上班时，你会瞬间忘掉路过的广告牌，只记住目的地和路线。Memory Diffusion 让 AI 也学会了这种"智慧地遗忘"：不追求记住一切，而是只保留真正有意义的经验。
关键是，这套方法的时间复杂度是 O ( 1 ) ，不改变模型架构，严格遵守上下文预算。
在 Locomo 基准测试上，Memory Diffusion 达到了 93% 的准确率，刷新了 SOTA。
Andrej Karpathy 说过一句话：
" Human thought naively feels a bit more like autoregression but it ’ s hard to say that there aren ’ t more diffusion-like components in some latent space of thought. "
Mind Lab 正在把这个直觉变成工程现实——用扩散语言模型来做记忆更新本身，让"智慧遗忘"成为模型原生的能力。
Research-Product Co-Design：产品就是最好的 RL 环境
Mind Lab 还提出了一个核心理念：研产共设（Research-Product Co-Design）。
为什么？因为真实产品能提供合成环境给不了的东西：
偏好会随时间变化的真实用户
嵌入真实约束的任务
超越"对错"的长程反馈信号
产品本质上就是天然的 RL 环境。它持续生成接地的 reward 信号——编辑、使用模式、任务完成率、留存率，甚至用户的流失，都在告诉你系统到底有没有在帮忙。
Mind Lab 在前端代码生成任务上做过一个实验：用产品级的人类反馈训练为什么非要在超大模型上做 LoRA RL，而不是直接用小模型跑全量 RL 呢？，然后用它来优化策略。
结果显示：
用真实人类反馈训练的 GenRM，显著优于只经过预训练的模型
用 GenRM 做 RL，显著优于 SFT
而且，静态环境下的 reward model 容易被" hack "——模型找到满足 proxy 但违背真实意图的病态策略后，没有自动纠错机制。
但在真实产品里，偏好数据是源源不断的。用户会交互、会反对、会覆盖系统的输出。这种持续的反馈流让 reward model 能不断更新，不容易过拟合到退化策略上，行为也更贴近真实的用户价值。
底层技术的突破不是停留在论文里的数字。
基于这次模型升级，Macaron AI 的 Mini-app 生成速度从 20 分钟直接干到 2 分钟，提升 10 倍。同时上线了群聊协作和 Daily Spark 等新功能。
这就是"研产共设"的真实成果——更高效的模型训练，带来更快的推理速度，最终转化为用户可感知的体验升级。
在最新的访谈中，Ilya 表示：我们正在结束一个以「算力规模化」（Scaling）为核心的时代，重新回到一个以「基础研究」（Research）为驱动的时代。
Ilya Sutskever 说了一句让整个行业都在琢磨的话：
Pre-training as we know it will end. What comes next is superintelligence: agentic, reasons, understands and is self aware.
预训练时代正在走向终结。那么，下一个时代是什么？
Mind Lab 的答案是：经验智能（Experiential Intelligence）时代。
这可能是全球第一个专门为"后预训练时代"而生的研究实验室。
他们的核心命题只有一个：
他们的核心主张是：预训练时代构建了"大脑"，但下一个时代属于"心智"。大脑记住了互联网上的海量知识，但在面对真实世界的复杂性时依然捉襟见肘。心智不只是存储的知识——它是能通过交互不断更新的世界模型、能从反馈中学习的内部机制、能动态感知任务的记忆系统。
简单说：大脑负责记忆，心智负责在世界中活着。
而这次万亿参数 LoRA-RL 的突破，正是他们为这个新时代打下的第一块基石——当 RL 训练的门槛被砍掉 90%，更多团队就能进入这个赛道，整个行业的进化速度都会加快。
团队阵容相当硬核：
10 人核心研究团队，成员来自 OpenAI、DeepMind、Seed
学术背景横跨清华、MIT、Cornell
创始人 Andrew 现任清华深圳研究院 Research Director
团队合作始于 10 年前，发表 200+ 篇论文，被引 30,000+ 次
Slogan 也很有意思：
Real intelligence learns from real experience.
真正的智能源于真实的体验。
他们研究的三个方向：
1. 基础设施：打通产品到 Agent 的闭环，更快更便宜的训练方案
2. 超越预训练：持续学习、记忆机制、推理与反思
3. 开放与可复现：可被复现的重要实验，寻找下一个 scaling law
Mind Lab 的差异化在于：他们不是产品公司，不会永远追着最新最强的模型跑；他们以研究智能为目标，不断提高模型学习的效率。也许当前模型不是最好的产品选择，但好算法的斜率更大，长期会成为那个更好的选择。
用他们自己的话说：
From training to becoming, from static intelligence to living intelligence.
从训练到成为，从静态智能到活的智能。
项目主页：
Mind Lab Blog: https://macaron.im/mindlab/
开源地址：
https://github.com/volcengine/verl/pull/4063
https://github.com/NVIDIA-NeMo/Megatron-Bridge/pull/1310
https://github.com/NVIDIA-NeMo/Megatron-Bridge/pull/1380
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