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DeepSeek 开源 DSec:一个能弹性扩缩、让模型在隔离环境里练工具调用的沙箱系统

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事实说明

DeepSeek 发了一篇论文,把他们内部用来大规模训练 agent 的沙箱系统 DSec 公开了。核心思路是让模型在隔离的沙箱里反复练习使用真实工具,而不是靠模拟数据。系统能同时跑 10 万个沙箱,启动一个沙箱只要 11 秒,单个成本大概 3 美元。论文里讲了怎么用快照、缓存和按需分配把延迟和开销压下来,也给了训练 agent 时的效果数据。目前只放...

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9月27日
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    DeepSeek 开源 DSec:一个能弹性扩缩、让模型在隔离环境里练工具调用的沙箱系统

    DeepSeek 发了一篇论文,把他们内部用来大规模训练 agent 的沙箱系统 DSec 公开了。核心思路是让模型在隔离的沙箱里反复练习使用真实工具,而不是靠模拟数据。系统能同时跑 10 万个沙箱,启动一个沙箱只要 11 秒,单个成本大概 3 美元。论文里讲了怎么用快照、缓存和按需分配把延迟和开销压下来,也给了训练 agent 时的效果数据。目前只放...

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