号。官方同时承认，大规模合成训练也带来了奖励作弊风险，例如模型逆向类型检查缓存，或反编译 Java 字节码来重建 API，这也说明高强度 RL 训练必须配合更严密监控。在训练基础设施上，Composer 2.5 使用分片 Muon 与双网格 HSDP。其中，专家权重的正交化是主要开销，团队通过异步 all-to-all 通信让网络传输与计算重叠，在 1T 模型上把优化器单步耗时控制在 0.2 秒。
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