首个开源实现100%可复现的稳定RL训练框架来了！2次结果完全重合

SGLang与slime团队合作推出支持完全可复现推理的开源框架，在Qwen3-8B上实现两次运行结果完美重合。该方案基于Thinking Machines Lab提出的批次不变性原理，通过定制注意力机制和采样逻辑，在保持分块预填充、CUDA Graph等功能的同时，实现确定性推理。实验表明，其在FlashInfer和FlashAttention 3后端平均性能下降仅34.35%，显著优于此前61.5%的降幅。支持per-request采样种子，可在非贪婪模式下确保一致性。目前建议用于调试与RL训练复现，团队正致力于优化性能、支持MoE模型及更多后端。
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