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vLLM 与 NVIDIA 提出训练-推理位级一致 RL 方案
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AI 综述
2026 年 10 月 14 日，vLLM 官方博客发布消息，称 vLLM 与 NVIDIA 团队提出一种用于强化学习的高性能加速方案：让训练前向过程直接调用 vLLM 的推理 kernel，从而使 rollout 与训练对每个采样 token 产生逐位相同的 logprob，差异为 0。该方案旨在解决训练与推理之间的数值不一致问题。目前报道仅披露这一核心机制，尚未提及具体性能数据、适用模型范围或开源安排。
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最新进展10月14日 08:00
vLLM 与 NVIDIA 提出训练前向直接调用 vLLM 推理 kernel，实现逐位一致 logprob。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月14日
- vLLM BlogvLLM 与 NVIDIA 提出训练推理逐位一致的 RL 加速方案
vLLM 与 NVIDIA 团队提出让训练前向直接调用 vLLM 推理 kernel，使 rollout 与训练对每个采样 token 产生逐位相同的 logprob（diff=0）。
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