这篇讲座探讨了强化学习（RL）在小型模型（tiny models）方面的挑战与创新。讲者 Vincent 指出，虽然大型语言模型（LLM）占据了大部分关注，但在需要快速响应的场景（如机器人控制）中，小型 RL 模型仍然至关重要。然而，现有的机器学习基础架构往往不适合这些小型模型，特别是在 Python 引起的 CPU 开销方面。为解决这一问题，他们开发了 TensorDict，一个结合了字典和张量特点的数据结构，旨在简化 RL 代码的编写和优化，尤其是在处理批量数据时。通过将 PyTorch 的 torch.compile 和 CUDA Graphs 技术结合，特别是在编译后应用 CUDA Graphs，他们成功地大幅提升了小型 RL 模型的训练和推理速度，甚至超越了 eager 模式和仅使用 CUDA Graphs 的性能。讲座还提到了 RL 生态系统中其他快速库，并强调了模块化设计（如 TorchRL 库）对于不同 RL 应用场景的可重用性和灵活性。