DeepSeek 公開 Agent 訓練系統 DSec，梁文鋒署名

ChainCatcher 消息，投資界援引量子位報導，DeepSeek 公開用於訓練 Agent 的系統 DSec（DeepSeek Elastic Compute）技術細節，梁文鋒署名。該系統每秒可生成 5000 余個沙盒，一天可達 300 萬個，峰值同時運行 38 萬個；支撐這一規模的單集群約有 160 個節點、3 萬核 CPU 和 250TB 記憶體。

DSec 為四類任務準備 FnCall、Container、MicroVM 和 Full VM 四種後端，訓練側通過統一 Python SDK libdsec 調用。調度鏈路包括 IAM、API Server、調度引擎、節點 Edge、網路代理 Aether 和沙盒內組件 Chronus。環境被拆為基礎鏡像、工作區和工具包三層只讀鏡像，啟動時組合使用。論文運行時數據顯示，Python、Java、C++ 容器鏡像實際被讀取的比例分別約為 6.0%、9.2% 和 8.7%。

從 DeepSeek-V4.1 起，Agent 循環被拆到 DSec 的 worker container，不再綁定 GPU Pod 生命週期。安全部分披露了訓練中的 reward hacking，包括覆蓋系統文件、交換文件數據塊、掃描網路及觸發內核崩潰等行為。防禦措施包括 AppArmor 和基於 eBPF 的網路過濾，但報導稱這些措施不能徹底解決問題。