Thomas Wolf(@Thom_Wolf)

Impressive level of openness on such a large run

6.0内容质量
Impressive level of openness on such a large run

TL;DR · AI 摘要

文章简要提及MiMo-V2.6模型在强化学习扩展性研究中的进展，但信息量有限。

核心要点

  • MiMo-V2.6正在执行强化学习训练，使用约2B tokens/step的计算规模
  • 采用1568提示×16 rollout的完全异步架构
  • 研究重点是RL在大规模训练中的扩展性挑战

结构提纲

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  1. §研究背景

    团队在半年沉默期专注于RL扩展性研究

  2. ·技术实现

    采用2B tokens/step的计算规模和异步架构

  3. ›研究重点

    探索RL在大规模训练中的扩展性边界

思维导图

用一张图看清主题之间的关系。

查看大纲文本（无障碍 / 无 JS 友好）
  • RL扩展性研究
    • MiMo-V2.6项目
      • 计算规模扩展
      • 异步架构设计
      • 多任务环境测试
    • 研究挑战
      • 大规模训练稳定性
      • 资源利用率优化

金句 / Highlights

值得收藏与分享的关键句。

#强化学习#RL#MiMo-V2.6#AI研究
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Thomas Wolf 在 X 上的推文： "在如此大规模的运行中表现出令人印象深刻的开放程度" / X

Thomas Wolf

@Thom_Wolf

在如此大规模的运行中表现出令人印象深刻的开放程度

Fuli Luo

@_LuoFuli

9月16日

将近半年的沉寂。我们用这段时间研究了一个问题：强化学习（RL）能扩展到多远。MiMo-V2.6目前正在其强化学习运行的中期。我们扩展了三个方向：计算资源（约20亿个标记每步，1568个提示 × 16次展开，完全异步）、环境和测试工具（多任务

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下午1:42 · 2026年9月17日

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