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Kode - 从模型演进看下一代Agent应用开发

这场主题为 “从模型演进看下一代 Agent 应用开发” 的分享,用一个清晰的技术脉络回顾了近几年大模型从“会说话”走向“能做事”的演化,并尝试梳理这种能力变化将如何影响未来软件形态与开发者角色。 演讲首先聚焦于模型能力的阶段式演进。PPT 中将 LLM 的发展分为四个时期:预训练阶段主要依靠海量文本进行语言模仿;SFT + RLHF 阶段让模型具备了回答问题的能力,却仍停留在建议层面;Workflow 阶段依赖工程脚手架让模型尝试执行任务,但系统易碎、路径冗长;最新的 Agent Model 阶段则强调让模型学习“行动链”,在更结构化的神经系统中实现自主规划、执行与反馈。演讲特别指出,能力中心正在从“语言”转向“行动”,AI 不再只是对话体,而是具备手脚的行动体。 在模型变成“行动体”的基础上,PPT 引入了“信号总线”的概念,将大模型执行任务的关键要素拆解为会话管理、工具接口、权限治理与事件追踪。它们分别承担短期记忆、外部操作、边界控制和感知追踪的作用,用一种接近生物神经系统的结构,让模型输出的意图能够转化为实际动作。这种结构化的框架,使得模型在执行任务时不再依赖外部脚手架,而是具...

蚂蚁 ASystem 团队开源 NCCL 功能扩展库:AMem NCCL-Plugin

蚂蚁 ASystem 团队宣布开源其强化学习系统的关键组件:AMem NCCL-Plugin,用于解决 RL 训练中的显存瓶颈和通信连接的耗时难题,以实现高性能计算。 NCCL 是 NVIDIA Collective Communications Library(英伟达集合通信库)的缩写,它是多 GPU 和多节点分布式深度学习的核心通信库,提供了包括 AllReduce、AlltoAll等多种高效集体通信操作。 据介绍,AMem NCCL-Plugin 是蚂蚁 ASystem 团队自研的NCCL 功能扩展库,主要提供了 ncclPause() 和 ncclResume() 两个显存管理 API,旨在解决 RL 流程中,通信库 NCCL 分配的显存无法被高效卸载的这一难题。 通过轻量级插件方式,在保留 NCCL 通信连接的情况下,实现对训推引擎 NCCL 显存的透明卸载(offload)与恢复(reload)注1,这些优势特点已在Ring-1T 万亿参数推理模型的强化学习训练中得到了验证。 AMem NCCL-plugin总体架构图 AMem NCCL-Plugin 的优势体现在如下两个...

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