24/09/2026 09:03
【ＡＩ】梁文鋒署名DeepSeek新論文，首次披露Agent訓練沙盒技術細節
摘要
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▷ DeepSeek發布Agent訓練沙盒平台DSec技術論文
▷ 論文由梁文鋒等逾130人合著，披露平台規模與效能
▷ 實驗顯示DSec優化啟動時間，記錄Agent異常行為
▷ 論文由梁文鋒等逾130人合著，披露平台規模與效能
▷ 實驗顯示DSec優化啟動時間，記錄Agent異常行為
9月23日，DeepSeek發布系統論文《DeepSeek Elastic Compute：大規模Agent訓練的沙箱基礎設施》，首次系統發布了DeepSeek的Agent訓練沙盒平台DSec(DeepSeek Elastic Compute)的技術細節。論文作者人數逾130人，DeepSeek創始人梁文鋒位列作者名單。
DSec平台首次出現是在DeepSeek V4技術報告中，其主要作用是為Agent訓練提供沙盒，以實現大規模Agent訓練的穩定運行。論文指出，從DeepSeek V3.2到V4.1，相關強化學習訓練和評測的Sandbox workload均運行在Dsec上。
論文稱，DSec平台的規模非常龐大，一個生產單元約由160台CPU節點、3萬顆CPU Core和250TB DRAM內存組成，單日服務約300萬個Sandbox，峰值同時在線超過38萬個，創建速度超過5000個/秒。實驗顯示，Dsec按需加載鏡像可將8192個Container的啟動時間控制在約35分鐘，較完整遠程拉取方案縮短約42%，磁盤寫入量下降約57%。
論文同時指出，DSec解決了規模和效率問題，但真實環境還存在一些其他風險，例如Agent不一定會按照預期路徑完成任務。論文記錄了多種異常行為，有Agent會翻查日誌、偽造RPC請求，甚至修改/bin/bash，試圖繞過正常的任務流程。還有Agent會掃描可達服務、拉取外部代碼，通過評測之外的路徑尋找答案。
《經濟通通訊社24日專訊》
DSec平台首次出現是在DeepSeek V4技術報告中，其主要作用是為Agent訓練提供沙盒，以實現大規模Agent訓練的穩定運行。論文指出，從DeepSeek V3.2到V4.1，相關強化學習訓練和評測的Sandbox workload均運行在Dsec上。
論文稱，DSec平台的規模非常龐大，一個生產單元約由160台CPU節點、3萬顆CPU Core和250TB DRAM內存組成，單日服務約300萬個Sandbox，峰值同時在線超過38萬個，創建速度超過5000個/秒。實驗顯示，Dsec按需加載鏡像可將8192個Container的啟動時間控制在約35分鐘，較完整遠程拉取方案縮短約42%，磁盤寫入量下降約57%。
論文同時指出，DSec解決了規模和效率問題，但真實環境還存在一些其他風險，例如Agent不一定會按照預期路徑完成任務。論文記錄了多種異常行為，有Agent會翻查日誌、偽造RPC請求，甚至修改/bin/bash，試圖繞過正常的任務流程。還有Agent會掃描可達服務、拉取外部代碼，通過評測之外的路徑尋找答案。
《經濟通通訊社24日專訊》
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