<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>Jian Li</title><description>Academic homepage of Jian Li — Researcher at Youtu Lab, Tencent. Research on large language models (LLM), multimodal LLMs (MLLM), agents, and reinforcement learning (RL).</description><link>https://swordlidev.github.io/</link><language>en</language><item><title>策略梯度与重要性采样：RLVR 的几个基本量</title><link>https://swordlidev.github.io/blog/policy-gradient-notes/</link><guid isPermaLink="true">https://swordlidev.github.io/blog/policy-gradient-notes/</guid><description>从策略梯度出发，梳理重要性采样、PPO 裁剪目标，以及 token 级与序列级权重带来的方差差异，作为高效策略优化工作的背景笔记。</description><pubDate>Sun, 18 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>RL</category><category>LLM</category><category>笔记</category></item><item><title>图像生成与强化学习：从 DDPO 到 Flow-DPPO 的技术演进</title><link>https://swordlidev.github.io/blog/image-generation-and-rl/</link><guid isPermaLink="true">https://swordlidev.github.io/blog/image-generation-and-rl/</guid><description>以“优化机制”为主轴梳理用 RL 对齐扩散/Flow 生成模型的技术谱系：扩散与 Flow Matching 的数学基础、为何 ODE 要转 SDE、GRPO 家族（Flow-GRPO/DanceGRPO/G²RPO/GRPO-Guard/Flow-DPPO/Flow-OPD）、DPO 与可微反传，以及 Flow-GRPO 与 LLM-GRPO 的本质区别。</description><pubDate>Fri, 18 Sep 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>扩散模型</category><category>强化学习</category><category>GRPO</category><category>Flow Matching</category><category>生成模型</category><category>综述</category></item><item><title>HiChunk：用层次化分块提升 RAG（ACL 2026 Oral 演讲稿）</title><link>https://swordlidev.github.io/blog/hichunk-acl2026-oral/</link><guid isPermaLink="true">https://swordlidev.github.io/blog/hichunk-acl2026-oral/</guid><description>我在 ACL 2026 的 oral presentation 整理：面向 RAG 的层次化分块框架 HiChunk 与评测基准 HiCBench。逐页给出幻灯片要点，并附上当时的英文演讲稿（讲稿备注）。</description><pubDate>Tue, 07 Jul 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>RAG</category><category>ACL 2026</category><category>HiChunk</category><category>Chunking</category><category>LLM</category><category>演讲</category></item><item><title>verl 源码解读（六）：RL 算法详解 —— PPO / GRPO / Dr.GRPO / GSPO / DAPO / OPD</title><link>https://swordlidev.github.io/blog/verl-06-rl-algorithms/</link><guid isPermaLink="true">https://swordlidev.github.io/blog/verl-06-rl-algorithms/</guid><description>用 verl 真实代码把 6 个主流 RLHF/RLVR 算法一次讲透：以“算法 = Advantage 估计 × Policy Loss”的统一框架，逐一拆解 PPO、GRPO、Dr.GRPO、GSPO、DAPO、OPD，以及 RLOO/ReMax/REINFORCE++/OPO/GPG 等 Critic-free 变体。</description><pubDate>Wed, 01 Apr 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>verl</category><category>强化学习</category><category>PPO</category><category>GRPO</category><category>GSPO</category><category>DAPO</category><category>源码解读</category></item><item><title>大模型框架全景调研（2026）：训练 · 微调 · RLHF · 推理四大赛道</title><link>https://swordlidev.github.io/blog/llm-framework-landscape-2026/</link><guid isPermaLink="true">https://swordlidev.github.io/blog/llm-framework-landscape-2026/</guid><description>一张面向 2024–2026 的大模型框架地图：训练（Megatron-Core / DeepSpeed / FSDP2）、微调（LLaMA-Factory / Unsloth）、RLHF 后训练（veRL / OpenRLHF / Slime）、推理（vLLM / SGLang / TensorRT-LLM / llama.cpp）四大赛道的核心技术、横向对比与选型建议。</description><pubDate>Mon, 23 Mar 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>大模型</category><category>分布式训练</category><category>微调</category><category>RLHF</category><category>推理框架</category><category>框架调研</category></item><item><title>verl 源码解读（五）：Rollout 生成与训练推理混合引擎</title><link>https://swordlidev.github.io/blog/verl-05-rollout-hybrid-engine/</link><guid isPermaLink="true">https://swordlidev.github.io/blog/verl-05-rollout-hybrid-engine/</guid><description>verl 最有工程含量的部分：生成为什么单独用 vLLM/SGLang，BaseRollout 的 resume/generate/release/update_weights 生命周期，以及训练后新权重如何经 ShardingManager 重分片同步回推理引擎、显存如何错峰。</description><pubDate>Tue, 24 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>verl</category><category>vLLM</category><category>推理引擎</category><category>强化学习</category><category>源码解读</category></item><item><title>verl 源码解读（四）：PPO / GRPO 主循环与核心算法</title><link>https://swordlidev.github.io/blog/verl-04-ppo-grpo-core/</link><guid isPermaLink="true">https://swordlidev.github.io/blog/verl-04-ppo-grpo-core/</guid><description>把 WorkerGroup、DataProto 串起来读 verl 的“剧本”：RayPPOTrainer.fit() 主循环，以及 core_algos.py 里 GAE 与 GRPO 组内归一化、PPO 裁剪目标、KL 惩罚的具体实现。</description><pubDate>Wed, 18 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>verl</category><category>PPO</category><category>GRPO</category><category>强化学习</category><category>源码解读</category></item><item><title>verl 源码解读（三）：DataProto 数据协议</title><link>https://swordlidev.github.io/blog/verl-03-dataproto/</link><guid isPermaLink="true">https://swordlidev.github.io/blog/verl-03-dataproto/</guid><description>verl 里贯穿全程的数据总线 DataProto：batch / non_tensor_batch / meta_info 三段式结构，以及 chunk / concat / union / select / repeat 五个核心操作如何支撑分布式分发与 RL 多阶段数据流。</description><pubDate>Fri, 13 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>verl</category><category>强化学习</category><category>源码解读</category><category>LLM</category></item><item><title>verl 源码解读（二）：HybridFlow 编程模型与单控制器</title><link>https://swordlidev.github.io/blog/verl-02-hybridflow-single-controller/</link><guid isPermaLink="true">https://swordlidev.github.io/blog/verl-02-hybridflow-single-controller/</guid><description>深入 verl 的 single-controller 实现核心：WorkerGroup、@register 装饰器与 Dispatch 分发模式。看它如何把复杂的分布式 RL 数据流封装成 driver 侧几行同步代码。</description><pubDate>Sun, 08 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>verl</category><category>HybridFlow</category><category>Ray</category><category>分布式训练</category><category>源码解读</category></item><item><title>verl 源码解读（一）：入门与整体架构</title><link>https://swordlidev.github.io/blog/verl-01-architecture/</link><guid isPermaLink="true">https://swordlidev.github.io/blog/verl-01-architecture/</guid><description>verl 是什么、解决什么问题、核心概念有哪些、一次 RL 训练的数据流长什么样。本系列第 1 篇建立对 HybridFlow、single-controller/multi-controller、DataProto 与 WorkerGroup 的整体认知。</description><pubDate>Tue, 03 Feb 2026 00:00:00 GMT</pubDate><category>verl</category><category>强化学习</category><category>RLHF</category><category>HybridFlow</category><category>源码解读</category><category>LLM</category></item><item><title>DeepSeek-V3 实战解读：拆解真实训练脚本</title><link>https://swordlidev.github.io/blog/deepseek-v3-training-explained/</link><guid isPermaLink="true">https://swordlidev.github.io/blog/deepseek-v3-training-explained/</guid><description>以 DeepSeek-V3 的真实 Megatron 训练脚本为样本，把每个训练参数对回背后的原理：MLA、细粒度 MoE、MTP、EP+ZeRO-3 的并行哲学；并横向对比 Qwen3-235B（两种 MoE 路线）、给出主流百亿/万亿模型并行地图，以及预训练→SFT→RL 的完整训练链路。</description><pubDate>Wed, 15 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate><category>DeepSeek-V3</category><category>分布式训练</category><category>MoE</category><category>MLA</category><category>Megatron-LM</category><category>大模型</category></item><item><title>Qwen3-235B-A22B 64 卡全参 SFT 实战复盘：角色扮演 Agent</title><link>https://swordlidev.github.io/blog/qwen3-235b-sft-roleplay/</link><guid isPermaLink="true">https://swordlidev.github.io/blog/qwen3-235b-sft-roleplay/</guid><description>在 64 卡 RoCE 集群上对 Qwen3-235B-A22B（MoE）做角色扮演全参 SFT 的完整复盘：环境、网络、数据、模型、权重转换、训练到踩坑七步链路，附实跑数字与参数。</description><pubDate>Sun, 05 Oct 2025 00:00:00 GMT</pubDate><category>Qwen3</category><category>SFT</category><category>分布式训练</category><category>MoE</category><category>角色扮演</category><category>实战</category></item><item><title>Megatron-LM 分布式训练（八）：Checkpoint、容错与弹性训练</title><link>https://swordlidev.github.io/blog/megatron-lm-08-checkpoint-ft/</link><guid isPermaLink="true">https://swordlidev.github.io/blog/megatron-lm-08-checkpoint-ft/</guid><description>几百卡训几周，硬件一定会出故障。本文讲分布式 Checkpoint 为什么能换并行配置重载（ShardedTensor 的 global_offset）、异步存档、容错（ft_launcher + 心跳 + 分段超时抓“沉默 hang”）与弹性训练的区别，以及落到集群的实战 checklist。</description><pubDate>Mon, 29 Sep 2025 00:00:00 GMT</pubDate><category>Megatron-LM</category><category>分布式训练</category><category>Checkpoint</category><category>容错</category><category>弹性训练</category></item><item><title>Megatron-LM 分布式训练（七）：显存与性能调优（重计算 / FP8-BF16 / MFU）</title><link>https://swordlidev.github.io/blog/megatron-lm-07-perf-tuning/</link><guid isPermaLink="true">https://swordlidev.github.io/blog/megatron-lm-07-perf-tuning/</guid><description>显存都花在哪、重计算如何用算力换激活显存、BF16 与 FP8 混合精度怎么选、MFU 为什么是训练效率的金标准，以及一份按性价比排序的实战调优清单。</description><pubDate>Fri, 26 Sep 2025 00:00:00 GMT</pubDate><category>Megatron-LM</category><category>分布式训练</category><category>性能调优</category><category>混合精度</category><category>MFU</category></item><item><title>Megatron-LM 分布式训练（六）：MoE 专家并行 EP 与上下文并行 CP</title><link>https://swordlidev.github.io/blog/megatron-lm-06-moe-ep-cp/</link><guid isPermaLink="true">https://swordlidev.github.io/blog/megatron-lm-06-moe-ep-cp/</guid><description>把 3D 并行扩展到五维。本文讲 MoE 为什么能解耦参数量与计算量、专家并行 EP 的两次 all-to-all、router 的负载均衡，以及上下文并行 CP 如何用 Ring Attention + zigzag 切法处理超长序列。</description><pubDate>Tue, 23 Sep 2025 00:00:00 GMT</pubDate><category>Megatron-LM</category><category>分布式训练</category><category>MoE</category><category>专家并行</category><category>上下文并行</category></item><item><title>Megatron-LM 分布式训练（五）：通信与网络实测（NCCL / RoCE）</title><link>https://swordlidev.github.io/blog/megatron-lm-05-communication/</link><guid isPermaLink="true">https://swordlidev.github.io/blog/megatron-lm-05-communication/</guid><description>并行策略的上限由物理网络决定。本文介绍 NVLink 与 RoCE、GPUDirect RDMA，讲解 NCCL 在机内 NVLink + 机间多网卡 RoCE 上的跑法、关键调优旋钮、busbw 健康标准，以及带宽如何决定通信能否被计算隐藏。</description><pubDate>Fri, 19 Sep 2025 00:00:00 GMT</pubDate><category>Megatron-LM</category><category>分布式训练</category><category>NCCL</category><category>RoCE</category><category>网络</category></item><item><title>Megatron-LM 分布式训练（四）：数据并行 DP 与分布式优化器（ZeRO）</title><link>https://swordlidev.github.io/blog/megatron-lm-04-data-parallel-zero/</link><guid isPermaLink="true">https://swordlidev.github.io/blog/megatron-lm-04-data-parallel-zero/</guid><description>数据并行为什么会重复浪费显存？本文讲清混合精度下的 16 字节/参数构成、ZeRO 思想、Megatron 分布式优化器（reduce-scatter + all-gather）、梯度缓冲区 overlap，并厘清 ZeRO 各档与 Megatron / FSDP / DeepSpeed 的关系。</description><pubDate>Tue, 16 Sep 2025 00:00:00 GMT</pubDate><category>Megatron-LM</category><category>分布式训练</category><category>数据并行</category><category>ZeRO</category><category>LLM</category></item><item><title>Megatron-LM 分布式训练（三）：流水线并行 PP 与 1F1B 调度</title><link>https://swordlidev.github.io/blog/megatron-lm-03-pipeline-parallel/</link><guid isPermaLink="true">https://swordlidev.github.io/blog/megatron-lm-03-pipeline-parallel/</guid><description>流水线并行把模型的层切到不同卡。本文讲清 microbatch、流水线气泡（bubble），对比朴素 GPipe 与 1F1B 调度，推导 bubble 公式，并给出 64 卡 3D 并行蓝图。</description><pubDate>Fri, 12 Sep 2025 00:00:00 GMT</pubDate><category>Megatron-LM</category><category>分布式训练</category><category>流水线并行</category><category>LLM</category></item><item><title>Megatron-LM 分布式训练（二）：张量并行 TP 的内部原理</title><link>https://swordlidev.github.io/blog/megatron-lm-02-tensor-parallel/</link><guid isPermaLink="true">https://swordlidev.github.io/blog/megatron-lm-02-tensor-parallel/</guid><description>张量并行把单层的权重矩阵切到多张卡。本文从矩阵乘法的行/列切分讲起，解释 Column/Row Parallel Linear、f 与 g 镜像算子，以及为什么 TP 必须绑定 NVLink 同机。</description><pubDate>Tue, 09 Sep 2025 00:00:00 GMT</pubDate><category>Megatron-LM</category><category>分布式训练</category><category>张量并行</category><category>LLM</category></item><item><title>Megatron-LM 分布式训练（一）：并行维度与训练生命周期</title><link>https://swordlidev.github.io/blog/megatron-lm-01-overview/</link><guid isPermaLink="true">https://swordlidev.github.io/blog/megatron-lm-01-overview/</guid><description>分布式训练系列开篇：先补齐为什么需要多卡训练、集合通信原语等背景，再讲 Megatron 的 GPU 网格世界观（TP/PP/DP/CP/EP）和一次训练迭代的完整生命周期。</description><pubDate>Fri, 05 Sep 2025 00:00:00 GMT</pubDate><category>Megatron-LM</category><category>分布式训练</category><category>LLM</category><category>并行计算</category></item><item><title>建站说明：这里会写什么</title><link>https://swordlidev.github.io/blog/hello-world/</link><guid isPermaLink="true">https://swordlidev.github.io/blog/hello-world/</guid><description>学术主页兼技术博客上线。简单介绍我会在这里分享的内容：论文解读、研究笔记与工程实践。</description><pubDate>Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT</pubDate><category>随笔</category><category>LLM</category><category>Agent</category></item></channel></rss>