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Training SWE agents with Miles on MI355X: taming long-tail trajectories and complex sandbox coordination
LMSYS · Veröffentlicht am · 3 Min. Lesezeit
In 30 Sekunden
- Was passiert ist
- Researchers trained a 30B coding model using reinforcement learning on AMD MI355X GPUs, improving task solve rate from 7.3% to 27.5% on SWE-bench.
- Warum es zählt
- Engineers building agentic AI systems need to understand how to scale RL training for code generation across multiple GPUs and manage sandbox infrastructure efficiently.
- Achtung
- Long-tail trajectories and CPU sandbox bottlenecks dominated training time, not GPU compute. Infrastructure limits like Docker network caps and connection pools broke before network bandwidth became limiting.
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- agent
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