沙盒

DSec（DeepSeek-AI + 清华大学）提出一套面向规模化 Agentic RL 训练的可扩展沙盒基础设施。它用三大支柱解决「海量环境、高密度资源、按需镜像」的难题：可组合环境层（overlayfs + EROFS，把 O(mN) 镜像数降到 O(m)）、高密度资源管理（virtio-pmem+DAX+DAMON+核调度，microVM 峰值内存降 40.2%）、3FS 按需镜像加载，并把 Agent 循环与可抢占 GPU 解耦以支持弹性训练。实测 8192 容器突发比 eager Docker 快 1.71×、磁盘写少 57%，规模达 300 万沙盒/日、峰值 38 万并发、>5000 个/秒创建。本文按九部分结构精读其架构、关键技术与实验，并通过外部检索交叉验证 serverless 沙盒（SAND/RunD）与 RL 训练基础设施（AgentGym/AgentScale）等相关工作。