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elvis@omarsar0
elvis@omarsar0推荐理由：想自己搞RL训练？这份Prime Intellect的博客手把手告诉你需要哪些基础设施，连GLM-5上的1T token训练都给你讲清楚了。
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6月24日
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Prime Intellect发布博客，介绍在GLM-5模型上运行大规模强化学习（RL）所需的基础设施组件，包括数据管道、训练调度和分布式计算。文章详细解释了如何用1万亿token训练RL智能体，并开源部分工具链。该方法旨在降低自改进智能体的开发门槛。
6月16日
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AITOP6月16日 20:46
6月12日
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Z.ai (智谱国际)@Zai_org
Z.ai (智谱国际)@Zai_org精选
推荐理由：大模型从实验到生产，Scaling Pain 是绕不过的坎。做推理部署的工程师，这篇博客里的 KV Cache 竞态和 HiCache 同步问题很可能你也会遇到，建议直接收藏。
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AITOP6月12日 12:57
6月11日
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5月21日
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Fireworks AI@FireworksAI_HQ
Fireworks AI@FireworksAI_HQ精选
推荐理由：做浏览器自动化或代理系统的团队，这个对比直接告诉你模型选择如何影响生产环境的成本和稳定性——Kimi/GLM/MiniMax 的低重试率值得关注。