这是 AI 实话实说的第一期节目，我们请到了赵晨阳。
晨阳本科毕业于清华大学，目前是 UCLA PhD on leave。他从 2024 年 7 月份开始参与主流 LLM 推理引擎 SGLang 的开发，是 SGLang 的核心贡献者和 RL lead，现在也和 SGLang 的许多开发者一起在 RadixArk AI 创业，继续做开源 AI Infra，开发开源 RL 框架 Miles。
嘉宾主页：
zhaochenyang20.github.io/Chayenne
嘉宾小红书：我，吉他，猫，LLM。
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00:01:34 嘉宾自我介绍
00:02:20 为什么从做算法变成做 Infra？
00:10:00 做 infra 是为了最大化 impact？
00:12:30 存在 bug 的 infra 能做出可靠的算法研究吗？
00:14:45 某 Frontier Lab 的 MOE 模型训不出来背后的原因竟然是？
00:18:44 为什么要做 RL 的训推一致？
00:21:35 假设 infra 是完美的，算法研究会发生什么？
00:27:23 RL 的下一步是 Serverless RL？RadixArk 要做 OpenTinker？
00:33:08 为什么 OpenRLHF 的设计理念很先进？
00:35:44 SGLang 的产品经理要做什么？
00:39:42 如何平衡来自不同贡献者的开源贡献？
00:43:56 vibe coding 对开源社区的影响？你如何用 vibe coding？
00:49:11 如何避免垃圾代码毁掉开源项目？
00:52:31 开源项目和企业的关系？
00:53:47 SGLang 贡献者为什么要加入 RadixArk AI？
00:56:26 为什么你觉得 AI 学术圈完蛋了？
00:59:51 RadixArk 做什么？怎么赚钱？
01:02:02 RadxArk 如何平衡开源和商业？
01:08:13 如何加入 RadixArk？
01:11:40 Infra Engineer 会被 AI 代替吗？
01:14:39 RadixArk 的 RL 框架 Miles 好在哪？
01:20:03 谈谈博士生 on leave
01:28:28 谈谈 AGI
01:30:18 为什么你用 gemini 以及看好谷歌？
01:37:31 AI 会让我们失业吗？怎么办？
本期提到的论文：
Zhao et al., SELF-GUIDE: Better Task-Specific Instruction Following via Self-Synthetic Finetuning, COLM 2024
Viswanathan et al., Prompt2Model: Generating Deployable Models from Natural Language Instructions, EMNLP Demo 2023.
本期提到的开源项目：
sgl-project/sglang
THUDM/slime
radixark/miles
OpenRLHF/OpenRLHF
NovaSky-AI/SkyRL
InternLM/XTuner
ByteDance-Seed/VeOmni
本期提到的人物：
slime 的代码神：github.com/zhuzilin
SGLang 的代码神：lmzheng.net
kivi-yao.github.io
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