品玩12月1日讯，据 marktechpost 报道，为应对大模型训练中合成数据生成的扩展性瓶颈，Meta AI研究人员推出新型框架Matrix。

该框架摒弃传统中央控制器架构，采用对等（peer-to-peer）多智能体设计，将控制流与数据流序列化为“协调器”（orchestrator）消息，通过分布式队列在Ray集群中传递。各无状态智能体以Ray Actor形式运行，独立处理任务并直接转发至下一节点，实现行级异步调度，避免批处理同步等待。

实测表明，Matrix在保持输出质量的同时，于真实负载下实现2至15倍的吞吐量提升，显著优化GPU利用率与数据多样性。