# 重磅发布！Gradient推出Echo-2框架，大模型训练成本直降90%
**BlockBeats 最新消息** 2月12日，分布式AI实验室Gradient正式发布革命性的Echo-2分布式强化学习框架，旨在彻底打破AI研究中的训练效率壁垒。这一创新性框架通过在架构层面实现Learner与Actor的解耦，显著降低了大模型的后训练成本。
## 成本大幅缩减，效率显著提升
根据官方公布的数据，Echo-2框架展现出了惊人的成本优化能力：
– **30B模型后训练成本从4500美元降至425美元**
– **成本降低幅度超过90%**
– **为研究人员和学生提供前所未有的可负担性**
## 技术创新亮点
Echo-2框架采用了多项前沿技术，确保训练效率与稳定性：
**存算分离技术**：通过异步训练（Async RL）实现高效运算
**弹性资源利用**：支持将采样算力卸载至不稳定显卡实例
**异构显卡支持**：基于Parallax技术实现多样化硬件适配
## 未来展望：RLaaS平台即将上线
Gradient实验室同时宣布了更具雄心的计划——推出**强化学习即服务（RLaaS）平台Logits**。这一平台将为企业、研究机构和学术团队提供一站式的强化学习解决方案。
**目前Logits平台已面向学生与研究人员开放预约**，标志着AI研究资源将进一步民主化，降低技术门槛，加速人工智能领域的创新步伐。
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