<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>AsyncRL on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/asyncrl/</link><description>Recent content in AsyncRL on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Wed, 27 May 2026 23:17:00 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/asyncrl/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Delta Weight Sync — 1TB 모델도 초당 동기화하는 비동기 RL 트릭</title><link>https://techllm.github.io/posts/delta-weight-sync-trl-async-rl-sparse-safetensors/</link><pubDate>Wed, 27 May 2026 23:17:00 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/delta-weight-sync-trl-async-rl-sparse-safetensors/</guid><description>비동기 강화학습에서 매 단계 1TB를 전송하는 문제를 해결했다. BF16 가중치의 99% 이상이 한 단계에서 변하지 않는다. 변경된 부분만 희소 safetensors로 인코딩하면 1.2GB → 20MB로 줄어든다.</description></item></channel></rss>