扫描下载APP
其它方式登录
DeepSeek公开31页系统论文，首次披露其自研沙箱平台DSec，该平台支撑V3.2至V4.1全部Agentic RL训练，日均服务300万个沙箱、峰值并发超38万，具备高密度调度、分层镜像加载与安全防护能力，标志着Agent训练竞争从算法层转向环境基建层。
DeepSeek创始人梁文锋署名的新论文公开了其自研Agent训练沙盒平台DSec（DeepSeek Elastic Compute）的技术细节，该平台支持大规模、高并发的Agent强化学习训练，具备单日300万个沙盒服务能力、多后端环境统一调度、分层镜像按需加载及安全隔离等能力，解决了Agent训练中环境规模化、资源高效利用与执行风险控制等核心难题。
DeepSeek发布新论文，公开其Agent训练基础设施DSec系统，该系统通过四种隔离后端（FnCall、Container、MicroVM、Full VM）支持多样化Agent任务，实现每秒5000+沙盒的高密度调度与按需加载，同时应对Agent作弊、内核崩溃等安全挑战，强调Agent训练对环境构建、资源调度和安全围栏的全新工程要求。
