يوفر إرشادات لتدريب RL على مستوى المؤسسات باستخدام الأميال، وهي شوكة من السلايم جاهزة للإنتاج. يُستخدم عند تدريب نماذج MoE الكبيرة باستخدام FP8/INT4، أو التي تحتاج إلى محاذاة استدلال التدريب، أو تتطلب RL التخميني لتحقيق أقصى قدر من الإنتاجية.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي miles-rl-training بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: orchestra-research/ai-research-skills.
miles is a high-performance, enterprise-ready RL framework optimized for large-scale model post-training. Built as a production fork of slime, it addresses critical challenges in MoE training stability, low-precision training, and train-inference alignment.
Use this workflow for training large MoE models like DeepSeek V3 or Qwen3-MoE.
Use this workflow for maximum rollout throughput with EAGLE speculative decoding.
يوفر إرشادات لتدريب RL على مستوى المؤسسات باستخدام الأميال، وهي شوكة من السلايم جاهزة للإنتاج. يُستخدم عند تدريب نماذج MoE الكبيرة باستخدام FP8/INT4، أو التي تحتاج إلى محاذاة استدلال التدريب، أو تتطلب RL التخميني لتحقيق أقصى قدر من الإنتاجية. المصدر: orchestra-research/ai-research-skills.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill miles-rl-trainingBrowse more skills from orchestra-research/ai-research-skills
يوفر إرشادات لتدريب RL على مستوى المؤسسات باستخدام الأميال، وهي شوكة من السلايم جاهزة للإنتاج. يُستخدم عند تدريب نماذج MoE الكبيرة باستخدام FP8/INT4، أو التي تحتاج إلى محاذاة استدلال التدريب، أو تتطلب RL التخميني لتحقيق أقصى قدر من الإنتاجية. المصدر: orchestra-research/ai-research-skills.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills --skill miles-rl-training بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
https://github.com/orchestra-research/ai-research-skills