也许 llm + nixos 会通过让用户的计算机 agi 连接到操作系统，使他们的能力提升 10 倍，从而拯救 Linux。想象一下，只需问一句："你能安装光标并将我所有的 vscode 设置转移到它上吗？" 与此同时，macos 用户仍然会使用鼠标手动下载和配置所有内容。 想要训练一个视觉模型为我点击，这种短视的想法，真的需要为 agi 重新设计一切。

nixos难道不是llm沙盒的终极游戏吗？

从 vllm v0 迁移到 v1 导致我们的异步强化学习训练崩溃！阅读我们是如何解决这个问题的 我们最近从 v0 迁移到 v1，作为对 prime-rl 进行更大规模重构的一部分，以使其更易于使用、更高效，并自然支持异步。我们在许多小规模运行中确认了正确的训练动态，但在尝试重现一个在重构之前没有问题的大规模运行时遇到了瓶颈。具体来说，在我们的 INTELLECT-2 数学数据集中，使用 8k 上下文和两步离线延迟训练 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B 解决单轮数学问题时，大约在训练进行 400 步时会致命崩溃。

GPT-5 两次失败。 规模法则即将结束。 开源 AI 将拥有天命。