teortaxesTex：异步训练信用分配为RSI突破口

2026年10月7日，teortaxesTex 提出对超大规模异步训练中「有原则的信用分配」（principled credit assignment）的看法：他认为这是通往 RSI（自我改进）道路上具有 foom 性质的基础突破点，且需要比「加了拐杖的 backprop」更强的机制。他指出，当前神经网络训练是完全同步的，在超大规模集群上会遭遇严重的 straggler（落后者）问题——必须等待最慢的 GPU 完成，从而拖垮 MFU（模型浮点运算利用率）。截至目前，该观点仍属论述与判断，报道中未提及具体的实验验证、方案实现或后续进展。

AI 根据报道生成 · 55 分钟前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。