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2025年9月,SGLang团队联合slime团队发布首个实现100%可复现的稳定强化学习(RL)训练框架。该框架基于批次不变算子和定制注意力逻辑,解决了LLM推理中因动态批处理导致的不确定性问题,实现了完全确定性推理,并兼容分块预填充、CUDA Graph等功能。实验显示,其性能下降平均为34.35%,远优于此前的61.5%。目前主要适用于调试与复现场景,未来将优化算子性能并扩展支持MoE模型等。项目已开源,欢迎开发者试用反馈。

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