vLLM V0 к V1: Корректность прежде исправлений в RL

Разработчики vLLM анонсировали переход от версии V0 к V1 с акцентом на обеспечение корректности работы перед применением корректировок в Reinforcement Learning. Это обновление затрагивает ключевые аспекты архитектуры движка для повышения надежности при использовании в задачах обучения с подкреплением. Изменения важны для инженеров, работающих с LLM serving и RLHF пайплайнами.