2 月 12 日，分布式 AI 实验室 Gradient 发布 Echo-2 分布式強化學習框架，目標打破 AI 研究訓練效率壁壘，通過在架構層實現 Learner 與 Actor 的解耦降低大模型的後訓練成本。官方數據顯示，該框架可將 30B 模型的後訓練成本從 4500 美元降低至 425 美元。Echo-2 利用存算分離技術進行異步訓練（Async RL），支持將採樣算力卸載至不穩定顯卡實例與基於 Parallax 的異構顯卡。此外 Gradient 還計劃推出 RLaaS（強化學習即服務）平台 Logits，目前已面向學生與研究人員開放預約。