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关键词: Kimi K2,模型训练,SGLang RL,人工智能

受 Kimi K2 团队启发，SGLang RL 团队成功落地了 INT4 量化感知训练（QAT） 流程方案。通过 “训练端伪量化 + 推理端真实量化（W4A16）” 的方案组合，我们实现了媲美 BF16 全精度训练的稳定性与训推一致性，

关键词: AI新闻,Slime,GLM-4.7揭秘,智谱AI

真是越到年底，越是神仙打架。

关键词: AI新闻,LMSYS,Miles,人工智能

继轻量级强化学习（RL）框架 slime 在社区中悄然流行并支持了包括 GLM-4.6 在内的大量 Post-training 流水线与 MoE 训练任务之后，LMSYS 团队正式推出 Miles——一个专为企业级大规模 MoE 训练及生产环境工作负载设计的强化学习框架。

关键词: AI,人工智能,模型训练,SGLang

开源框架实现100%可复现的稳定RL训练！下图是基于Qwen3-8B进行的重复实验。两次运行，一条曲线，实现了结果的完美重合，为需要高精度复现的实验场景提供了可靠保障。这就是SGLang团队联合slime团队的最新开源成果。