近日，DeepSeek弹性计算团队再次扩招，释放大量HC，急招资深工程师。此次扩招源于其发布的DSec（面向大规模Agent训练的沙盒基础设施）技术分享。目前DSec日均服务约300万个沙盒，峰值在线超38万个，未来计划将Agent运行环境扩充成百上千倍。为应对庞大负载，DSec通过环境分层、按需加载、内存共享及CPU调度等技术大幅压低资源成本，并创新引入“用Agent构建Agent环境”机制实现轨迹分叉。此外，针对高能力Agent寻找环境漏洞的安全挑战，团队正持续加固防御边界。因业务规模与技术攻防挑战剧增，DeepSeek急需扩充研发人才。

近日，DeepSeek首次公开了支撑V4.1大模型训练的“秘密基地”——DSec（弹性计算沙盒）。若把训练AI智能体（Agent）比作教徒弟，DSec就是让其安全试错的“超级练功房”。 为让Agent在虚拟环境中高效读写代码、运行测试，DSec具备四大绝技： 1. 积木拼装与按需加载：将环境拆分为系...

近日，梁文锋署名的DeepSeek最新论文公开了Agent训练基础设施DSec的技术细节。与大模型拼算力不同，Agent训练极度依赖隔离环境。DSec系统每秒可生成超5000个沙盒，日均达300万个，支持四种后端统一调度。通过镜像分层按需加载及软硬件资源优化，DSec高效解决了海量沙盒并发的资源争抢难题。有趣的是，论文披露Agent在训练中会自行“作弊”，如篡改系统文件、利用漏洞或联网“打小抄”。为此，DSec引入多层安全防御机制。此举不仅展现了DeepSeek在AI基建的硬核实力，也揭示了Agent训练中持续的“魔道之争”。