用 10% GPU 跑通万亿参数 RL!马骁腾拆解万亿参数大模型的后训练实战

用 10% GPU 跑通万亿参数 RL!马骁腾拆解万亿参数大模型的后训练实战

整理 | 梦依丹

出品 | ZEEKLOG(ID:ZEEKLOGnews)

左手是提示词的工程化约束,右手是 Context Learning 的自我进化。

在 OpenAI 新发布的《Prompt guidance for GPT-5.4》中,反复提到了 Prompt Contracts(提示词合约)。要求开发者像编写代码一样,严谨地定义 Agent 的输入边界、输出格式与工具调用逻辑,进而换取 AI 行为的确定性。

但在现实操作中,谁又能日复一日地去维护那些冗长、脆弱的“提示词代码”?

真正的 Agent,不应只靠阅读 Context Engineering,更应该具备 Context Learning 的能力。

为此,在 4 月 17-18 日的 2026 奇点智能技术大会上,我们诚邀 Macaron AI 首席科学家、Mind Lab Director 马骁腾带来一场直击 Agent 进化本质的深度分享,让 Agent 从“听指令”进化到“涨经验”。

马骁腾是谁?

提到马骁腾,笔者脑海首先闪现的是强化学习、Agent、1500+……

作为清华大学自动化系的博士、博士后,马骁腾在产业界和学术界有着扎实的底蕴。他在强化学习相关领域发表了 30 余篇顶会论文,谷歌学术引用超过 1500 次。

现在,他是 Macaron AI 首席科学家,也是 Mind Lab 的掌舵人。

他带队研发了面向万亿参数模型的 LoRA-RL 训练底座—— MinT,成功实现了端到端的万亿参数推理强化学习。

以万亿参数模型(如 Kimi K2)为例,该系统所需的 GPU 数量仅为传统全参数 RL 的约 10%。这彻底改变了大模型后训练的经济学,使 RL 能够大规模落地到更多产品和团队中。(核心解读:https://macaron.im/mindlab/research/building-trillion-parameter-reasoning-rl-with-10-gpus)

从 Context Engineering 到 Context Learning:万亿参数大模型的后训练实战

在 2026 奇点智能技术大会上,马骁腾将带来 《迈向经验智能:从 Context Engineering 到 Context Learning》 的深度分享,直击当前 AI Agent 开发与落地的核心痛点。

痛点:Prompt 工程的“边际效应递减”

当前的 Agent 开发,陷入了一个“堆砌上下文”的怪圈。

为了让 Agent 应对动态环境(比如操作一个不断更新的 App 界面),工程师们不得不编写越来越长、越来越复杂的 Prompt。但这带来了两个无法回避的问题:

  • 扩展性受限: 人工编排永远赶不上环境的变化速度;
  • 经验无法复用: Agent 每次任务都是“从零开始”,上一次的成功或失败经验,无法沉淀为模型的能力。

解法:Context Learning(在交互中学习)

马骁腾提出的 Context Learning,核心在于“经验的内化”。

通过强化学习,让模型在真实的交互数据中自主试错、积累经验,并将这些经验刻进模型参数里。

实战干货:MinT 底座与 Macaron AI 案例

为了证明这条路走得通,马骁腾将在现场拆解 Mind Lab 的工程实践:

  • MinT 面向万亿参数模型的 LoRA-RL 训练底座:支撑高吞吐、低成本的强化学习快速迭代。并以 Macaron AI 模型训练为案例,展示如何利用 Context Learning 教会模型操作 Dynamic UI,将交互经验沉淀为可复用的模型能力与训练管线。
  • Macaron AI 模型案例:用 Context Learning 训练 Dynamic UI 交互能力

对于参会者而言,这场分享的直接价值在于:

  • 获得可落地的 RL Infra 建设思路:了解如何搭建一个像 MinT 这样,能够支撑大模型低成本、高吞吐强化学习迭代的基础设施;
  • 将 Context Learning 从理念变为工程现实的前提;
  • 理解可靠性与适应性的平衡术:明白在什么场景下仍需依赖 Context Engineering 确保可靠,又在什么场景下可以放手让模型通过 Context Learning 自主进化,从而设计出更健壮、更灵活的 Agent 系统。

2026 奇点智能技术大会

马骁腾的 Context Learning,只是 2026 奇点智能技术大会众多硬核议题中的一环。

面对“未来没有全栈,只有 Agent 工程师”的行业剧变,我们需要的不只是几场演讲,而是一份可被验证的、成体系的工程经验。

4 月 17-18 日,由 ZEEKLOG 与 奇点智能研究院联合主办的「2026 奇点智能技术大会」 将在上海环球港凯悦酒店隆重召开。

  • 顶尖阵容: 汇聚 50+ 位站在变革最前沿的技术领袖,来自 微软、BAT、京东、快手等一线大厂;
  • 硬核议题: 覆盖 Agent 系统、世界模型、AI 原生研发、AI Infra 等 12 大前沿专题。

这里没有空泛的预测,只有扎实的复盘与当下的解法与前沿的探索。

与此同时,2026 奇点智能技术大会同步开放多种合作形式:

  • 技术生态合作伙伴
  • 企业专场共建
  • 行业解决方案联合展示
  • ……

我们期待与更多长期主义者一起,为 AI 时代留下可被验证、可被复用的工程经验。

图片

扫码下方二维码

提前预约 2026 奇点智能技术大会全套 PPT 资料

图片

官方网站:www.ml-summit.org

购票热线:400-821-5876

购票咨询:[email protected]

企业合作:[email protected]

演讲申请:[email protected]

媒体联系:[email protected]

↓↓ 点击「阅读原文」,了解「2026  奇点智能技术大会」更多信息!

Read more

【前端】Vue3+elementui+ts,TypeScript Promise<string>转string错误解析,习惯性请出DeepSeek来解答

【前端】Vue3+elementui+ts,TypeScript Promise<string>转string错误解析,习惯性请出DeepSeek来解答

🌹欢迎来到《小5讲堂》🌹 🌹这是《前端》系列文章,每篇文章将以博主理解的角度展开讲解。🌹 🌹温馨提示:博主能力有限,理解水平有限,若有不对之处望指正!🌹 目录 * 前言 * 报错信息 * DeepSeek解答 * 问题原因 * 解决方案 * 最佳实践 * 异步和同步 * 1. 同步(Synchronous)操作 * 示例:同步数据更新 * 2. 异步(Asynchronous)操作 * 示例 1:`setTimeout` * 示例 2:`async/await` * 3. Vue 3 的异步更新机制 * 如何等待 DOM 更新? * 4. 生命周期钩子中的异步 * 5. 总结 * 最佳实践 * 文章推荐 前言 好久没有写前端,

By Ne0inhk

QT for Android之嵌入webview的问题及解决方案记录(一)

最近的项目是做国产平板(安卓)上的app,目前项目已落地,回顾并记录一下遇到的问题。 注:整个系列问题针对于QT5.12.4 + QT Creator4.9.1,该帖用于记录遇到的问题与当时的解决方案,若有更好的方法欢迎评论。 1.html资源的存储位置问题         我的项目是用的前端用VSCode打的资源包的内容,内容中一般包含assets/css/imgs/js等文件夹及入口文件index.html。 结论:直接放在运行目录的同级目录android文件夹里的assets文件夹下,相当于将资源包里的文件直接全部复制到android>>assets文件夹下即可。(不能将该部分的文件放在.pro文件中去操作,我操作时的资源包大小在200MB,放在pro文件中去进行查找和复制的话QTCreator会很卡很卡)。         为什么当时要去pro文件中操作,是因为项目里还有些人脸识别的资源需要打包并拷贝到自定义的一个文件夹中,比如取名为android-src,里面放一些音视频资源之类的,后来觉得前端资源也应该放到这个文件夹里,于是就改为去pro文件中操作,结果就变得很

By Ne0inhk

耳机阻抗与前端适配:32Ω、150Ω、300Ω 耳机的功放推力需求分析

耳机阻抗与前端适配分析 耳机阻抗(单位:欧姆,Ω)直接影响前端设备的推力需求。根据电功率公式: $$P = \frac{U^2}{R}$$ 其中$P$为功率,$U$为电压,$R$为阻抗。可知在相同电压下,阻抗越高,耳机获得的功率越小。以下是具体分析: 1. 32Ω 耳机 * 推力需求:低 * 适配设备:智能手机、普通播放器等便携设备 * 原理: 低阻抗使耳机在低电压下即可获得足够功率。例如驱动1mW功率所需电压: $$U = \sqrt{P \times R} = \sqrt{0.001 \times 32} \approx 0.18 , \text{V}$$ 普通手机输出(

By Ne0inhk
Cursor实战:Web版背单词应用开发演示

Cursor实战:Web版背单词应用开发演示

Cursor实战:Web版背单词应用开发演示 * 需求分析 * 自行编写需求文档 * 借助Cursor生成需求文档 * 前端UI设计 * 后端开发 * 项目结构 * 环境参数 * 数据库设计 * 安装Python依赖 * 运行应用 * 前端代码修改 * 测试前端界面 * 测试数据生成 * 功能测试 * Bug修复 * 总结 在上一篇《Cursor AI编程助手不完全指南》中,我们详细介绍了Cursor这款强大的AI编程工具。为了让大家能更直观地了解 Cursor 的实战应用价值,本文将通过一个实际项目来展示其开发流程。我们将使用 Cursor 开发一个 Web 版单词学习程序,通过这个案例,您将看到 AI 辅助开发的完整过程,体验从需求分析到代码实现的全过程。让我们开始这次实战之旅。 需求分析 在开始开发之前,明确的需求文档是项目成功的关键。一个好的需求文档不仅能指导开发方向,还能作为与 Cursor 进行高效对话的重要基础。我们有两种方式来准备需求文档:自行编写需求文档和借助 Cursor 生成需求文档

By Ne0inhk