返回精选
LMSYS BlogZiang Li, humans& and Miles Team2026-07-29 00:007 月 29 日

Miles 在 Blackwell 架构上实现端到端 MXFP8 与逐 token NVFP4 强化学习方案

Blog Towards Blackwell-Native 8-bit and 4-bit RL: End-to-End MXFP8 and NVFP4 RL in Miles TL;DR: We implemented two Blackwell-native RL recipes in Miles: end-to-end MXFP8 and per-token NVFP4 for MoE experts. Both are supported by fine-grained precision control across checkpoint conversion,... Ziang Li, humans& and Miles Team

AI 导读

Miles 团队在 Blackwell 架构上实现了两种原生低精度强化学习方案:端到端 MXFP8 和 MoE 专家权重的逐 token NVFP4。在 8x B200 上对 Qwen3-30B-A3B 的消融实验中,BF16 与所有五种低精度配置的原始奖励曲线高度重合,且 MXFP8 和 NVFP4 减少了推理时间。

来源:LMSYS Blog · lmsys.org

看完资讯,聊聊你的企业

一对一,30 分钟让你的企业用 AI 推动起来。

WECHAT

添加我的微信

长按或选中下方微信号复制。