SGLang 实现确定性推理与可复现 RL 训练
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SGLang 实现确定性推理与可复现 RL 训练
2 篇报道1 个报道来源2026-10-02更新
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AI 综述
SGLang 团队基于 Thinking Machines Lab 的 batch-invariant 算子，在 SGLang 中实现了完全确定性推理，并与 slime 合作实现了 100% 可复现的 RL 训练。 LMSYS Chatbot Arena 团队同期发布了 slime，一个面向 RL scaling 的 SGLang 原生后训练框架。上述确定性推理与可复现训练成果，正是 SGLang 与该框架合作取得的。
AI 根据报道生成 · 22 天前更新
最新进展10月2日 22:51
LMSYS 发布 SGLang 原生后训练框架 slime事件进展
2 个进展
- 10月2日 22:51 · 1 篇报道LMSYS 发布 SGLang 原生后训练框架 slimeLMSYS：Blog：LMSYS 发布 SGLang 原生后训练框架 slime
- 10月2日 22:51 · 1 篇报道SGLang 实现确定性推理与可复现 RL 训练LMSYS：Blog：SGLang 实现确定性推理，并与 slime 合作实现 100% 可复现 RL 训练
报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月2日
- LMSYS：Blog精选LMSYS 发布 SGLang 原生后训练框架 slime
LMSYS Chatbot Arena 团队发布后训练框架 slime，定位为面向 RL scaling 的 SGLang 原生框架。
- LMSYS：Blog精选SGLang 实现确定性推理，并与 slime 合作实现 100% 可复现 RL 训练
SGLang 团队基于 Thinking Machines Lab 的 batch-invariant 算子，在 SGLang 中实现完全确定性推理，并与 slime 合作实现 100% 可复现的 RL 训练。