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说到底,裸模型像一台空转的引擎,引擎本身不是汽车。MiniMax从M2.5版本开始押另一条路:Agentic RL(基于强化学习的智能体训练)——直接把模型扔进真实操作系统环境里干活。走通了,能力质变。但它需要全新的训练基础设施。,2. 数据更新的频率(T+1 vs 周更),撑住这个规模,腾讯云在底层做了大量累活。计算层:调度优化、内核锁优化、快照技术、内存映射。存储层:专门开发了加速存储方案。Gary打了个比方——「过去需要买一块云盘,现在可以理解成买一个镜像盘或者沙箱盘,磁盘本身就是镜像本身。」,他反复说的是一个技术困境:模型训练的底层逻辑变了。模型不再是做完一道题就交卷——它得在真实环境里操作文件、写代码、调用工具、处理异常,每次试错都要一个独立运行环境。当需求膨胀到十万级并发,云计算的底层架构被撞出了裂缝。,K8S跑不动,就一起从头设计专用沙箱。行业还没认识到Agent基础设施的价值,就自己先投进去。这种默契是项目里做出来的,不是会议室里谈出来的。