DeepSeek 弹性计算（DSec）：面向大规模智能体训练的多后端弹性沙箱基础设施
本文解读 DeepSeek-AI 与清华大学合著的 DSec 论文，这是支撑 DeepSeek V3.2 到 V4.1 智能体 RL 训练的生产级沙箱基础设施。文章分析了智能体训练负载的七大特性（突发创建、CPU 稀疏、有状态长寿命、高度异构等），介绍了其无状态控制面、分层代理数据面架构，以及可组合环境分层、高密度内存管理、QoS 感知 CPU 调度、按需镜像加载四大核心机制。还深入阐述了 agent loop 与训练解耦、暂停恢复协同、防 reward hacking 的安全对抗实践。作者认为这标志着智能体能力竞赛正在演变为基础设施竞赛。
