从数学、代码、重大推理 ，，，，，，到多轮工具挪用 ，，，，，，大模子的许多能力的提升都离不开 RL 后训练。。。。。但当模子规模进入 MoE 万亿参数级别之后 ，，，，，，RL 不再只是一个算法问题 ，，，，，，同时越发是一个系统问题。。。。。
训练侧需要容纳重大的模子权重、梯度和优化器状态；；；；rollout 侧需要一连天生样本 ，，，，，，并坚持足够高的吞吐；；；；reference policy 又会进一步放大显存和调理压力。。。。。同时 ，，，，，，许多 RL 系统在训练时使用较高精度模子 ，，，，，，而真正 rollout 或安排时使用低精度 serving 模子。。。。。这些精度差别 ，，，，，，最终会体现在安排效果与 RL 效果的纷歧致上。。。。。
通过将 base model 牢靠在安排时使用的低精度体现 ，，，，，，并只更新 adapter ，，，，，，Orbit 将 Kimi-K2.6、DeepSeek V4 级别的 1T 模子 RL 后训练压缩到单台 8×B200 上完成。。。。。同时 ，，，，，，训练和 rollout 使用统一条低精度 base + adapter 路径 ，，，，，，从系统层面消除了训练模子与 rollout / 安排模子之间的精度纷歧致。。。。。
阻止了「训练精度」和「安排精度」纷歧致带来的误差 ，，，，，，从而带来更稳固更高效的 RL 后训练；；；；单节点 RL 可以显著降低多节点训练时的通讯时延与故障率；；；；在同样的 HBM 预算下 ，，，，，，模子会获得更宽的训练空间 ，，，，，，已往需要多卡才华训的模子 ，，，，，，有时机被压缩到单卡。。。。。
显存控制：如下图 1 所示的估算中 ，，，，，，单节点 8×B200 的 HBM 预算约为 1536GB。。。。。对 1T 级模子而言 ，，，，，，古板全参微调的 weight + grad 显存下界会远超单机预算；；；；而 Orbit 路径由于冻结低精度 base ，，，，，，只训练 adapter ，，，，，，可以把 1T 级模子的 RL 后训练放进单节点预算内。。。。。
训推精度对齐：在许多 RL 系统里 ，，，，，，训练侧可能使用 BF16 或 FP8 等高精度 ，，，，，，而推理侧使用 INT4、FP4 等低精度。。。。。关于监视微调来说 ，，，，，，这种差别有时可以被视作推理优化的一部分；；；；但在 RL 中 ，，，，，，policy log-prob 自己就是训练信号的一部分 ，，，，，，训练侧和推理侧之间的误差 log-prob diff 会直接影响稳固性。。。。。
Adapter-first 的系统设计：Orbit 围绕 adapter 对 RL 训练、推理、同步、reference policy 和低精度 MoE 做了一套整体设计。。。。。base 始终冻结 ，，，，，，每次训练更新后 ，，，，，，只需要将 MB 级 adapter （不需将 GB 级的 base）从训练引擎推送到推理引擎。。。。。这不但镌汰了权重同步的体积 ，，，，，，也阻止了频仍重修推理引擎的开销。。。。。
关于一个对 log-prob 差别很是敏感的训练范式来说 ，，，，，，这些信号现实地证实晰 Orbit 的 RL 后训练闭环不但在单机上把 1T 的模子上稳固能跑 ，，，，，，同时跑对了且在测试使命上有用果。。。。。
对万亿模子来说 ，，，，，，这意味着原本可能需要多机协同的 RL 后训练 ，，，，，，可以被压缩到单节点完成。。。。。对中小模子来说在 Orbit 的 adapter-first 框架下 ，，，，，，单卡也有时机 RL 微调已往需要多卡才华支持的模子 ，，，，，，或者在相同模子规模下支持更长 response、更大 batch、更高 rollout throughput 和更频仍的更新。。。。。
Active-expert-chunked dequantization:关于 MoE 模子来说 ，，，，，，每个词元只会激活部分 experts。。。。。Orbit 动态地将 router 选中的 experts 分组成牢靠巨细的 batch ，，，，，，暂时反量化后执行 grouped GEMM ，，，，，，并在盘算竣事后释放高精度权重。。。。。这样既能使用 grouped matrix multiplication 的吞吐 ，，，，，，又能将暂时显存峰值限制在较小 chunk 内 ，，，，，，阻止大规模低精度 MoE 训练中的 OOM。。。。。
Adapter-native async with double-buffered rollout:系统会为 adapter 维护版本号 ，，，，，，并将新版本 adapter 流式写入 inactive slot；；；；目今 active slot 继续效劳 in-flight 请求 ，，，，，，待新版本准备好后再原子切换。。。。。这样可以镌汰 rollout bubble。。。。。在 Qwen3-4B + OFT、8×B200、TP=2 设置下 ，，，，，，该设计带来了 1.42 倍的单步时间优化和 44% 更高的 rollout throughput ，，，，，，同时 eval accuracy 坚持稳固。。。。。
Orbit 提供了另一条路径：冻结低精度 base ，，，，，，只训 adapter ，，，，，，让训练、rollout 和安排对齐 ，，，，，，并把整模同步换成 adapter 同步。。。。。这让万亿模子可以进入单节点训练区间 ，，，，，，更小模子也能在单卡或更有限的硬件上跑得更远。。。。。
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