核心技术突破 - 月之暗面联合清华大学推出全新加速引擎Seer，旨在不改变核心训练算法的前提下，大幅提升大语言模型的强化学习训练速度 [1] - Seer框架通过其三大核心模块（推理引擎池、请求缓冲区、上下文管理器）和三项关键技术（分段生成、上下文感知调度、自适应分组推测解码）协同工作，从内存、调度、推理三个维度全面优化rollout效率 [9][10][11][20] - 该技术针对RL训练中耗时的生成阶段，解决了其固有的工作负载不均衡和长尾延迟问题，资源利用率较低 [6] 性能提升数据 - 实验结果显示，Seer在不同工作负载下，相比基线系统veRL，吞吐量提升74%至97% [3][23] - 在长尾延迟方面，Seer表现显著优于veRL，例如在Moonlight任务中，veRL最后10%请求耗时3984秒（占总时长约50%），而Seer仅需364秒，延迟降低85% [23] - 在Qwen2-VL-72B和Kimi-K2任务中，长尾延迟分别降低93%和75% [23][24] - 专项实验表明，Seer的上下文感知调度策略在吞吐量上可达到理想Oracle水平的95%，其长尾延迟仅为无上下文调度策略的13% [27][28] 公司融资与资本动态 - 月之暗面即将完成新一轮融资，融资金额高达数亿美元，完成后公司估值将提升至40亿美元 [32][33] - 公司正与IDG Capital等投资机构洽谈，潜在投资方包括现有股东腾讯 [36] - 预期本轮融资将于今年年底前完成，并计划在明年下半年启动IPO进程 [37]