Ren(@Ryrenz):🔬 RadixArk 开源了一个专门干大模型后训练的强化学习框架 Miles，几千张卡的任务中途挂了也不用从头再来 GitHub 上两千六百多 star、四百多个 fork，v0.1 是今年 8 月刚发的。做过大规模后训练的都知道最肉疼的是哪一下：一个任务连着跑好几天，推理引擎中间抽风一次，整个作业就得重启，几十小时的卡时直接打水漂。Miles 把这件事按住了，SGLang 引擎出问题时能原地恢复接着跑，不重启任务。它的分工是 SGLang 扛高吞吐 rollout、Megatron-LM 扛可扩展训练，想轻装上阵也有一套基于 PyTorch FSDP2 的后端。中间那些隐形损耗它也一并收拾了：rollout 和训练之间不再来回 detokenize 和 retokenize，token 进 token 出；MoE 老大难的路由不一致，用 Rollout Routing Replay 压了下去。再往上，MXFP8 和 NVFP4 这类低精度训练它支持，硬件从 NVIDIA 的 GB300、B200 一路吃到 AMD 的 MI355X，DeepSeek-V4、Kimi-K3、GLM-5.2 这些模型是发布当天就能训。项目本身是从 slime fork 出来的，LoRA 训完的适配器能直接扔给 SGLang 做 rollout，不用中间那道转换。训大模型最贵的从来不是算力，是重跑一遍的那几天。 GitHub：

2026.09.06 17:40

🔬 RadixArk 开源了一个专门干大模型后训练的强化学习框架 Miles，几千张卡的任务中途挂了也不用从头再来 GitHub 上两千六百多 star、四百多个 fork，v0.1 是今年 8 月刚发的。做过大规模后训练的都知道最肉疼的是哪一下：一个任务连着跑好几天，推理引擎中间抽风一次，整个作业就得重启，几十小时的卡时直接打水漂。Miles 把这件事按住了，SGLang 引擎出问题时能原地恢复接着跑，不重启任务。它的分工是 SGLang 扛高吞吐 rollout、Megatron-LM 扛可扩展训练，想轻装上阵也有一套基于 PyTorch FSDP2 的后端。中间那些隐形损耗它也一并收拾了：rollout 和训练之间不再来回 detokenize 和 retokenize，token 进 token 出；MoE 老大难的路由不一致，用 Rollout Routing Replay 压了下去。再往上，MXFP8 和 NVFP4 这类低精度训练它支持，硬件从 NVIDIA 的 GB300、B200 一路吃到 AMD 的 MI355X，DeepSeek-V4、Kimi-K3、GLM-5.2 这些模型是发布当天就能训。项目本身是从 slime fork 出来的，LoRA 训完的适配器能直接扔给 SGLang 做 rollout，不用中间那道转换。训大模型最贵的从来不是算力，是重跑一遍的那几天。 GitHub：