Labs Molt

Molt est axé sur l'agent et natif de PyTorch. L'agent est le programme ; le formateur est un seul acteur ; la récompense est tout Python que tu écris dans un Env ou ChatAgent – correcteurs, outils multi-tours, environnements VLM, LLM-comme-juge. Trois composants portent le reste – Ray pour le placement et les files d'attente asynchrones, vLLM pour le déploiement, NVIDIA AutoModel + FSDP2 pour l'entraînement en pur PyTorch. C'est toute la pile : ~9,2K lignes de code RL qui évoluent vers une classe MoE de 1T sur vLLM avec TP / EP / CP – pense à DeepSeek-V3 à --fsdp.ep_size 256, Adam CPU offload pour les plus grands acteurs. Une API d'agent, un acteur entraînable, suffisamment clair pour être lu de bout en bout.