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快手发布工业级规模强化学习(RL)训练框架 SeamlessFlow

快手 Kwaipilot 团队近日发布了 SeamlessFlow 技术报告,SeamlessFlow 是该团队所使用的工业级规模强化学习(RL)训练框架。 据介绍,该框架通过创新的数据平面架构,对RL的训练逻辑和Agent做了彻底解耦,用以支持多智能体、在线强化学习训练等复杂场景。 更进一步,针对RL计算资源分配问题,团队提出了“标签分配机制”,统一了该领域最广泛的两种设计模式(训推共卡、训推分离)。以标签分配的思路为出发点,在业界首个提出“时空复用pipeline”,实现了在训推分离的异构集群上彻底消除Pipeline Bubble的效果。 在实际测试中,SeamlessFlow的端到端token吞吐量相比基线提升100%,整体训练时间减少62%。 详细内容查看技术报告:https://arxiv.org/abs/2508.11553

校方怀疑学生使用 AI 作弊,要求全员重考并接受现场答辩

新西兰林肯大学一门研究生课程近日引发了热议:因怀疑部分学生在作业中使用了生成式 AI 工具,授课教师要求全班 115 名学生必须参加线下答辩重新考核。 据了解,该课程聚焦“大数据与人工智能”,教师发现作业中出现大量“高水准代码”,怀疑学生不当使用生成式 AI 工具。 尽管承认个别学生可能具备编程能力,但大规模出现此类情况概率极低,因此决定让全班重考:学生需现场编写代码、解释作业思路,并接受即兴问答,全程录像。教师称此举为“保证公平性”,并强调“若代码是自己写的,就能解释清楚;解释不了则可能作弊”。 对于校方的处理方案,学生认为重考营造了“人人有嫌疑”的紧张氛围,担心因答错一句被认定作弊。部分学生表示从未使用AI,却被迫参与重考,认为处理方式“反应过度”。 校方称处理符合学术规范,课程大纲已明确 AI 使用规则,且政策允许在怀疑作弊时要求学生重新验证。教务长强调重视学术诚信,目标是确保学生成果代表自身努力。 维多利亚大学 AI 专家认为,AI 普及是不可逆趋势,高校需调整教学和考核方式,如增加面对面讲解作业、设置阶段性检查点,而非单纯依赖线下考试。

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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