精选理由
MistralAI 搞了个模拟训练，40万轨迹加前缀缓存省了22倍 token 还出了新算法 CISPO，速度和质量都提上去了。
MistralAI 在模拟环境中训练模型，使用约 40 万条轨迹覆盖 6000 个场景。通过前缀缓存配方，训练 token 减少 22 倍，将原本数月的训练缩短至数天。进一步采用在线强化学习算法 CISPO，显著提升任务成功率。该方法完全在模拟中完成，不依赖真实世界数据。
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MistralAI 在模拟环境中训练模型，使用约 40 万条轨迹覆盖 6000 个场景。通过前缀缓存配方，训练 token 减少 22 倍，将原本数月的训练缩短至数天。进一步采用在线强化学习算法 CISPO，显著提升任务成功率。该方法完全在模拟中完成，不依赖真实世界数据。
Trained entirely in simulation: ~400,000 trajectories across 6,000 scenes. A prefix-caching recipe cuts training tokens by 22×, turning months-long runs into days. Online RL (CISPO) pushes success rates higher still. 💬 …