文章核心观点 - 创业者普遍存在由多巴胺驱动的“伪忙碌”行为，误将即时刺激的“代理奖励”当作高效信号，而忽视了解决核心问题带来的“自然奖励”[3][4] - 行为驱动的核心动力源于身体内部的“内感受”信号，而非外部感官刺激，真正的奖励是行为改善身体内部状态的结果[6] - 通过调整生活与工作中的日常习惯，将注意力从即时刺激转移到能带来长期价值的自然奖励上，可以重构健康的精力管理模式[9][14] 被误读的高效信号与多巴胺依赖 - 许多被视为“创业日常”的行为，如凌晨依赖咖啡因提神、频繁刷新数据后台，本质是多巴胺上瘾驱动的无效消耗[4] - 聚焦数据波动的短期刺激可能导致忽视用户体验等核心问题，碎片化信息接收使人没时间梳理可落地的业务策略[5] - 创业者对多巴胺的依赖常披着“为事业负责”的外衣，将即时反馈误判为对业务的掌控，形成短暂爽感与长期损耗的恶性循环[4][5] 自然奖励与代理奖励的机制 - 强化学习和行为驱动的核心动力深层次地来自身体内部无意识的生理反馈，即“内感受”，如心跳、血糖波动等[6] - 真正的“自然奖励”是行为改善身体内部状态的结果，而外部感官刺激如食物香气、游戏音效仅是预示自然奖励的“代理奖励”[6] - 现代社会的“爽感诱惑”利用代理奖励放大与自然奖励的绑定，使大脑误将生理兴奋当作身体状态改善，从而沉迷虚假奖励[7] 通过生活小事重构自然奖励系统 - 早餐应选择杂粮粥、鸡蛋等慢消化食物，提供稳定能量供给，避免依赖咖啡因代偿，通过感受阳光、食物温度等感官体验激活身体状态[10] - 通勤时将刷碎片化资讯改为有目的地听深度音频课程或阅读，并记录可落地的观点，以真实收获替代焦虑驱动的信息获取[11] - 休息时需察觉身体疲劳信号，如眼皮沉重、肩膀紧绷，并通过小憩、活动或沐浴等放松仪式改善内感受，避免睡前工作信息刺激打乱睡眠节律[12][13] 工作场景中的微习惯植入 - 在碎片化时间里植入微动作，如开会前感受身体与椅子的触感、签批文件时专注笔尖压力，以保持对当下的觉察，减少对即时刺激的依赖[13][14] - 工作中聚焦核心问题，如分析数据时关注异常背后的用户行为原因，替代纠结日活微小波动；项目复盘时聚焦解决的业务痛点，而非罗列事务性工作[15] - 团队管理中察觉疲劳信号，适时暂停低效讨论，避免无效内耗，将成就感锚定于解决用户问题和团队稳步成长等长期价值[14][15]

模型训练范式转变 - 2024年OpenAI发布O1系列模型后，训练重心从有监督微调（SFT）转向强化学习（RL），SFT作用弱化为参数初始化或策略引导[3] - RL算法持续迭代优化，从早期DPO到PPO，再到GRPO、RLOO、Reinforce++、DAPO等新方法，在策略更新方式、稳定性和样本效率方面不断提升[4] - RL训练流程包含三大模块：策略生成（Rollout）对应模型推理扩展阶段、奖励评估（Reward Evaluation）对应结果质量打分、策略更新（Policy Update）对应核心参数优化[4][6][7] RL训练框架设计挑战 - Rollout与训练模块需顺序执行，但分布式多卡训练趋势下，异构资源管理和参数同步机制成为关键挑战[12][13] - 底层训练框架（如Megatron-LM、DeepSpeed、PyTorch FSDP）与推理引擎（如vLLM、SGLang）架构差异大，导致参数同步和推理调度实现逻辑复杂化[14][25] - Rollout任务存在显著异构性，尤其在Agent行为模拟场景下，批次内部任务复杂度差异导致调度效率下降和资源利用率不均衡[19] 性能优化策略 - 7B参数模型在FP32精度下需约28GB显存存储参数和梯度，优化器状态额外占用84GB，单卡无法承载[21] - 分布式训练采用数据并行（DP）、张量并行（TP）、流水线并行（PP）策略，千卡规模以下DP与TP/PP性能相近，更大规模下TP/PP因避免All-Gather通信开销更具优势[22][23] - 推理引擎（vLLM、SGLang）通过KV Cache复用和算子优化提升性能，但与训练引擎的参数同步仍需解决精度差异问题[25][28] 训练与推理集成架构 - SPMD（单程序多数据）模式适用于数据量大但模型规模小的场景，MPMD（多程序多数据）模式支持异构程序执行但增加实现复杂度[29][39] - SLIME框架通过Buffer中间件实现推理引擎与训练模块间数据传输，支持命令行配置灵活适应业务需求[34][35] - ROLL框架通过集群角色定义（actor_train、actor_infer、reference等）隐藏训练与推理差异，支持按领域分开采样和奖励模型聚合[42][44] 分布式部署与资源管理 - 模型规模增大（如1000B参数）使并行计算开销显著，Reward模型较小（7-30B）适合分开部署[48] - Ray框架帮助管理分布式资源，但设计与Kubernetes云原生环境存在冲突，实际生产环境管理成本较高[53] - 非Colocation场景下，ROLL支持细粒度GPU资源配置提高资源利用效率，但要求算法侧具备更高资源调度能力[50] 框架技术选型 - OpenRLHF集成Ray、vLLM、ZeRO-3和HuggingFace Transformers，支持灵活混合部署适应异步训练需求[52][61] - SLIME代码简洁适合研究性修改，ROLL强调数据处理和异步操作支持Agentic RL探索，VERL稳定优化适合大规模集群部署[61] - 开源RL框架（VERL、SLIME、ROLL、OpenRLHF）展现技术领先性，但硬件资源（如显卡）仍存在差距[60]