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LMSYS 详解 TITO 原则：训练与推理 token 序列须一致
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AI 综述
2026 年 10 月 28 日，AGI Hunt 报道，LMSYS 在其 Miles 框架博客中详细阐述 TITO 原则，说明训练与推理阶段 token 序列不一致会破坏强化学习训练。据该报道，TITO 原则的核心要求是：trainer 所评估的 token 序列，必须与推理引擎在 rollout 中实际消费、产出的 token 序列完全一致；否则就会造成 training-inference mismatch，即训练与推理不匹配。报道以“训练与推理 token 序列不一致如何毁掉 RL 训练”为题，把这一不一致视为 RL 训练中的关键风险。目前进展停留在 LMSYS 于 Miles 框架博客中对该原则的阐述层面，报道未披露更多实验数据或后续动作。
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最新进展10月28日 05:45
LMSYS 在 Miles 框架博客阐述 TITO 原则：训练与推理的 token 序列必须完全一致。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- AGI HuntLMSYS 详解 TITO 原则：训练与推理 token 序列不一致如何毁掉 RL 训练
LMSYS 在 Miles 框架博客中阐述 TITO 原则：trainer 评估的 token 序列必须与推理引擎在 rollout 中实际消费、产出的完全一致，否则会造成 training-inference mismatch。
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