分布式 AI 实验室 Gradient 今日正式发布 Echo-2 —— 一个专为大规模强化学习设计的分布式训练框架（arxiv.org/pdf/2602.02192）。它不试图在现有流水线上打补丁，而是从底层重写 RL 训练的协作逻辑：Learner 不再等待 Actor，Actor 也不再被 Learner 拖慢；二者彻底解耦，各自按最优节奏呼吸、计算、通信。当这套架构跑在真实科研负载上，一个 30B 参数规模的模型后训练成本，从原先依赖紧耦合集群的 4,500 美元，滑落到仅需 425 美元——不是理论推演，是实测账单。

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Echo-2 的异步性不是靠牺牲精度换来的。它把采样任务推给大量廉价、波动、甚至间歇在线的 GPU 实例——包括老旧的 A10、被闲置的 L4、混部环境中的 A100 分片，以及通过 Parallax 动态接入的异构显卡池。与此同时，有界陈旧性机制让延迟不再成为误差源；实例容错调度器能在节点宕机时自动迁移轨迹缓冲区而不中断学习流；而自研的 Lattica 通讯协议，则把跨千卡的梯度同步压缩进毫秒级窗口，带宽占用压低至传统方案的 1/5。训练没变快，是“等待”消失了。

框架之外，Gradient 正在把这套能力封装成服务——RLaaS 平台 Logits 即将上线。它不会提供一堆 YAML 和 debug 日志，而是一套开箱即用的 RL 实验工作台：预置 PPO/DPO/GRPO 流水线、可回溯的轨迹版本管理、实时 reward 曲线对比、以及按 token 精确计费的采样账单。Logits 不假设你拥有超算中心，只假设你有一份想验证的算法直觉。目前，全球高校学生与独立研究者可直接访问 logits.dev 提前预约接入权限。

关于 Gradient

Gradient 不写论文附录里的系统描述，他们在深夜调试跨洲际 GPU 的心跳包；不谈“支持分布式”，而是把 128 张不同代际、不同厂商、不同供电状态的显卡拉进同一个 RL 训练环路；他们相信，下一代大模型的突破不会诞生于更贵的芯片，而会发生在更细的调度粒度、更韧的容错路径、和更平权的实验入口里。这家实验室由顶尖风投长期支持，正持续开源底层组件，并把整套分布式智能基础设施，一砖一瓦铺向开源社区与学术前线。