用 10% GPU 跑通万亿参数 RL！马骁腾拆解万亿参数大模型的后训练实战
整理 | 梦依丹
出品 | ZEEKLOG（ID：ZEEKLOGnews）
左手是提示词的工程化约束，右手是 Context Learning 的自我进化。
在 OpenAI 新发布的《Prompt guidance for GPT-5.4》中，反复提到了 Prompt Contracts（提示词合约）。要求开发者像编写代码一样，严谨地定义 Agent 的输入边界、输出格式与工具调用逻辑，进而换取 AI 行为的确定性。
但在现实操作中，谁又能日复一日地去维护那些冗长、脆弱的“提示词代码”？
真正的 Agent，不应只靠阅读 Context Engineering，更应该具备 Context Learning 的能力。
为此，在 4 月 17-18 日的 2026 奇点智能技术大会上，我们诚邀 Macaron AI 首席科学家、Mind Lab Director 马骁腾带来一场直击 Agent 进化本质的深度分享，让 Agent 从“听指令”进化到“涨经验”。
马骁腾是谁？
提到马骁腾，笔者脑海首先闪现的是强化学习、Agent、1500+……
作为清华大学自动化系的博士、博士后，马骁腾在产业界和学术界有着扎实的底蕴。他在强化学习相关领域发表了 30 余篇顶会论文，谷歌学术引用超过 1500 次。
现在，他是 Macaron AI 首席科学家，也是 Mind Lab 的掌舵人。
他带队研发了面向万亿参数模型的 LoRA-RL 训练底座—— MinT，成功实现了端到端的万亿参数推理强化学习。
以万亿参数模型（如 Kimi K2）为例，该系统所需的 GPU 数量仅为传统全参数 RL 的约 10%。这彻底改变了大模型后训练的经济学，使 RL 能够大规模落地到更多产品和团队中。（核心解读：https://macaron.im/mindlab/research/building-trillion-parameter-reasoning-rl-with-10-gpus）
从 Context Engineering 到 Context Learning：万亿参数大模型的后训练实战
在 2026 奇点智能技术大会上，马骁腾将带来 《迈向经验智能：从 Context Engineering 到 Context Learning》 的深度分享，直击当前 AI Agent 开发与落地的核心痛点。
痛点：Prompt 工程的“边际效应递减”
当前的 Agent 开发，陷入了一个“堆砌上下文”的怪圈。
为了让 Agent 应对动态环境（比如操作一个不断更新的 App 界面），工程师们不得不编写越来越长、越来越复杂的 Prompt。但这带来了两个无法回避的问题：
- 扩展性受限： 人工编排永远赶不上环境的变化速度；
- 经验无法复用： Agent 每次任务都是“从零开始”，上一次的成功或失败经验，无法沉淀为模型的能力。
解法：Context Learning（在交互中学习）
马骁腾提出的 Context Learning，核心在于“经验的内化”。
通过强化学习，让模型在真实的交互数据中自主试错、积累经验，并将这些经验刻进模型参数里。
实战干货：MinT 底座与 Macaron AI 案例
为了证明这条路走得通，马骁腾将在现场拆解 Mind Lab 的工程实践：
- MinT 面向万亿参数模型的 LoRA-RL 训练底座：支撑高吞吐、低成本的强化学习快速迭代。并以 Macaron AI 模型训练为案例，展示如何利用 Context Learning 教会模型操作 Dynamic UI，将交互经验沉淀为可复用的模型能力与训练管线。
- Macaron AI 模型案例：用 Context Learning 训练 Dynamic UI 交互能力
对于参会者而言，这场分享的直接价值在于：
- 获得可落地的 RL Infra 建设思路：了解如何搭建一个像 MinT 这样，能够支撑大模型低成本、高吞吐强化学习迭代的基础设施；
- 将 Context Learning 从理念变为工程现实的前提；
- 理解可靠性与适应性的平衡术：明白在什么场景下仍需依赖 Context Engineering 确保可靠，又在什么场景下可以放手让模型通过 Context Learning 自主进化，从而设计出更健壮、更灵活的 Agent 系统。
2026 奇点智能技术大会
马骁腾的 Context Learning，只是 2026 奇点智能技术大会众多硬核议题中的一环。
面对“未来没有全栈，只有 Agent 工程师”的行业剧变，我们需要的不只是几场演讲，而是一份可被验证的、成体系的工程经验。
4 月 17-18 日，由 ZEEKLOG 与 奇点智能研究院联合主办的「2026 奇点智能技术大会」 将在上海环球港凯悦酒店隆重召开。
- 顶尖阵容： 汇聚 50+ 位站在变革最前沿的技术领袖，来自 微软、BAT、京东、快手等一线大厂；
- 硬核议题： 覆盖 Agent 系统、世界模型、AI 原生研发、AI Infra 等 12 大前沿专题。
这里没有空泛的预测，只有扎实的复盘与当下的解法与前沿的探索。
与此同时，2026 奇点智能技术大会同步开放多种合作形式：
- 技术生态合作伙伴
- 企业专场共建
- 行业解决方案联合展示
- ……
我们期待与更多长期主义者一起，为 AI 时代留下可被验证、可被复用的工程经验。
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