DeepSeek-V4 Flash強化学習、AMD MI355Xに対応
AMDとMilesチームが、DeepSeek-V4 Flash RLをROCm搭載のAMD Instinct MI355X GPU上でMilesフレームワークによるエンドツーエンドの強化学習トレーニングに対応させたことを発表した。4ノード構
强化学习 に関するニュース
SGLang と Miles が Inkling を初日からサポート：975Bのマルチモーダル最先端モデルが公開
SGLang Team と Thinking Machines Lab は、975Bパラメータのマルチモーダルモデル Inkling を SGLang と Miles で初日からサポートすると発表した。推論サービス、カーネル最適化、投機的デ
MilesがOPDを導入：蒸留をポストトレーニングのプリミティブへ
MilesチームがOn-Policy Distillation（OPD）をコア機能としてシステムに統合し、教師モデルの効率的な推論行動を学生モデルへ転移させることに成功した。単一の8×NVIDIA B200ノード上でQwen3.5-35B-
いかなるTokenも取りこぼさない：MilesフレームワークのTITO原則の徹底解析
智能体強化学習（Agentic RL）におけるトレーニングと推論の不一致を解消するコア設計原則「Token-In-Token-Out（TITO）」を解説し、MilesフレームワークにおけるTITO実装の仕組みを詳述する。
SGLangとMilesがNemotron 3 UltraにDay-0サポートを提供
SGLangとMilesチームがNVIDIA Nemotron 3 UltraへのDay-0サポートを発表し、長時間自律エージェントシステムの短時間インタラクションから永続的ワークフローへの移行を支援する。
DeepSeek-V4：初日で推論と強化学習をサポート
DeepSeek-V4はリリース初日に推論と強化学習のトレーニングをサポートし、SGLangとMilesが初のオープンソース技術スタックとしてこのモデルを支援しています。特に混合稀疏注意力アーキテクチャ、流形制約ハイパーコネクション（mHC
ROCmがMilesをサポート：AMD GPU上での大規模RL後学習
MilesはオープンソースのRL（強化学習）フレームワークで、AMD GPUのROCm環境での大規模な言語・マルチモーダルモデルの後学習を可能にします。
Miles発表：大規模MoEトレーニングのためのエンタープライズ級RLフレームワークを点火
大規模MoEトレーニングと本番ワークロード向けに設計されたエンタープライズ級強化学習フレームワーク「Miles」をリリース。軽量RLフレームワーク「slime」をベースに、信頼性、スケーラビリティ、制御性を強化。