Fireworks AI 集成推理和训练引擎以实现 RL 一致性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-01 22:43

Fireworks AI 开发了一个共同构建的推理和训练引擎，旨在减轻数值不匹配问题，尤其是在混合专家（MoE）模型中。这种集成方法旨在在强化学习（RL）过程中保持一致性和速度，而在此过程中，Rollouts 通常占计算成本的很大一部分。通过在内部管理这两个引擎，Fireworks 确保了训练的效率和数值稳定性。 AI

影响 Fireworks AI 的这种集成引擎方法可以提高强化学习任务的效率并降低成本，尤其对于 MoE 模型。

排序理由这是来自一家提供 AI 基础设施的公司的一则产品公告，详细介绍了其推理和训练引擎的一项具体技术改进。

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报道来源 [1]

X — Fireworks (inference infra) TIER_1 English(EN) · FireworksAI_HQ · 2026-10-01 22:43

Rollouts 驱动了 RL 的大部分计算成本。但跨引擎拆分 rollout 和训练存在数值不匹配的风险，在 MoE 模型中，这甚至可能导致

Rollouts drive most of RL's compute cost. But splitting rollout and training across engines risks numerical mismatches, and in MoE models, that can even send tokens to different experts. We co-build both engines at Fireworks, so training stays fast and consistent. Learn more:

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报道来源 [1]

Rollouts 驱动了 RL 的大部分计算成本。但跨引擎拆分 rollout 和训练存在数值不匹配的风险，在 MoE 模型中，这甚至可能导致

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