月之暗面(Moonshot AI)团队在其技术博客中详细披露了Kimi K2模型在强化学习训练领域的重大突破。该团队成功实现了对1万亿参数模型的RL参数更新仅需约20秒，这一突破性进展解决了强化学习端到端训练过程中的关键效率瓶颈。技术团队通过创新性优化算法，大幅降低了传统RL训练中参数更新环节的时间消耗，该优化不仅涉及分布式计算架构的重构，还包括梯度传输机制和内存管理策略的深度改进。文章深入探讨了团队在实现高效参数更新过程中遇到的技术挑战，如超大规模参数同步的延迟问题、计算资源竞争冲突等，并分享了相应的解决方案。这一技术突破对推动千亿级以上大模型的RL训练具有里程碑意义，为行业提供了可借鉴的工程实践方案。