恭喜@CoreWeave 在RL（强化学习）部署方面取得了进展！RL后训练过程需要反复迭代：先训练模型，生成响应，再重新训练。推理工作者每次都需要加载更新后的模型权重，这在模型变大时会让GPU处于闲置状态。CoreWeave的新服务利用了NVIDIA Dynamo中的ModelExpress和Router，大大减少了模型重新加载的时间，同时将停机时间降到最低。与我们和@youdotcom 合作，CoreWeave 在后训练Nemotron 3.5 Lightning时实现了15倍的模型加载速度提升。更多详情请参阅他们的博客：CoreWeave：ICYMI：CoreWeave Forge
—— NVIDIA AI (@NVIDIAAI) X帖子｜2026-10-02T00:34:50+00:00
原帖：https://x.com/NVIDIAAI/status/2105818757671338444
NVIDIA AI：恭喜@CoreWeave 在RL（强化学习）部署方面取得了进…
恭喜@CoreWeave 在RL（强化学习）部署方面取得了进展！RL后训练过程需要反复迭代：先训练模型，生成响应，再重新训练。推理工作者每次都需要加载更新后的模型权重，这在模型变大时会让GPU处于闲置状态。CoreWeave的新服务利用了N
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