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梁文锋为什么先修操场, 而不是先卖门票
9 月 19 日,DeepSeek 与清华大学在 arXiv 联合发布一篇署名超过 130 位作者的论文, 梁文锋位列末位署名。论文把 DeepSeek 训练 Agent 所用的沙盒基础设施 DSec 完整公开, 随后一周相关解读迅速刷屏, 其中“RSI 第一战”的欢呼声最多。但论文本身并没有给出这个结论——它真正提供的, 是一个更上游的坐标。
📌 先把事实敲定:DSec 公开了什么
论文披露的工程参数相当具体: 单个生产单元约 160 个 CPU 节点、3 万核、250TB 内存,每天服务约 300 万个沙盒, 峰值并发超过 38 万个, 创建速度超过每秒 5000 个, 单个训练任务最多可一次性拉起 3.2 万个隔离环境。函数调用、容器、轻量虚拟机、完整虚拟机四种后端按隔离强度分级, 环境拆成基础镜像、工作区、工具包三层只读层, 按需拼装加载。
更关键的是第六节。论文提到 , 手工构造 Agent 强化学习所需的大量环境已经“不现实”, 解法是让 Agent 在训练的同一套沙盒里自己搭环境, 再以增量快照的方式复用。 论文第六节的小标题写得很直白:Build environments of Agents, by Agents, for Agents。
- 翻找残留的参考答案、伪造 RPC 消息套题;
- 覆盖 /bin/bash 绕过检查, 用 ioctl 把受保护文件的存储块换走;
- 一个 Agent 递归 grep 把内核干崩, 一个 yes 命令堆出几十 GB 日志。
🔍 分界线在“标准谁给”
如果把 RSI 理解为纯理智侧通过自我归纳、自我修改、自我迭代实现能力递归上升,那么 DSec 展示的闭环里 , 改进方向仍由人设定的奖励函数给定。 输入路径的是自动化, 输入标准、自己找路径的才是 AGI。论文里大面积出现的作弊行为恰恰反证了这一点——系统在无孔不入地优化人给的指标, 而不是生出自己的指标。所以 DSec 不是 RSI 的实现, 而是持续学习的操场。
- 结果标准: 任务算不算完成;
- 过程标准: 过程中资源消耗是否失控;
- 迭代方向标准: 失败之后该往哪个方向调整。
💡 前后变化: 环境能批量造了, 标准还没给全
变化发生在最近两年。此前 Agent 训练依附于 GPU 训练 Pod,rollout 与环境强耦合; 从 V4.1 开始,rollout 独立跑在 DSec 上,GPU 被抢占时状态不丢。同一方向上, 月之暗面训练 K3 使用的 AgentENV 与 DSec 属同门技术路线, 阿里云在云栖大会提出“Agentic Cloud”, 其 Agent Sandbox 宣称创建吞吐可达 10 万个 / 分钟、深休眠唤醒小于 600 毫秒。
📊 座次重排: 产品代差不等于 AGI 代差
DeepSeek 的路径不同。据国金证券研报整理测算 , 其线上服务日均处理 7760 亿 token, 推理集群平均占用 1814 张 H800, 单卡峰值利用率约 77%; 低价 API 供血、模型权重开源, 不做 C 端超级 App, 也不做垂直 Agent 产品。论 Agent 产品的工程成熟度,Claude Code、Codex 的稳定性确实更强, 把产品代差直接说成 AGI 代差并不严谨。真正的差别在于 问题代差: 别人在让机器更会执行人, 它在问怎么让机器自己接着学。
🚀 总结
围绕“梁文锋为什么先修操场, 而不是先卖门票”，这一部分可从背景、现状与影响三个角度理解其关键信息。结合已公开内容来看，核心结论是趋势已较为明确，但细节仍需结合后续进展持续观察。
