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国产GPU首获全球顶级推理框架「原生门票」：MUSA合入SGLang主线
近日，摩尔线程举办「SGLang × MUSA Meetup」，分享与 SGLang 社区及 MUSA 生态协同进展。其 MUSA 后端已加入 SGLang 官方支持体系，代码合入主线，还在多方面取得成果，众多开源项目核心维护者参与探讨国产 AI 算力。
最受欢迎的开源大模型推理框架 vLLM、SGLang 是如何炼成的？
文章介绍了开源推理引擎 vLLM 和 SGLang，包括起源、创新、社区发展、版本迭代等。vLLM 借鉴分页缓存管理技术，SGLang 基于 RadixAttention 优化。二者竞争激烈，性能趋同，还获投资与基金会关注，受科技公司青睐。
人工智能研究者如何意外发现：我们对“学习”的理解，可能全是错的
传统理论认为大模型会过拟合，而如今大模型却驱动了诸多应用。2019年研究者突破传统扩大模型规模，出现‘双下降’现象。‘彩票假说’解释其成功原因，还重新定义了‘智能’，揭示科学进步规律。
隐藏超多上下文工程（Context Engineering）技巧的框架，来试一试吧！
文章指出多数人构建的AI Agent像Shallow Agent，处理复杂任务能力弱。以Claude Code等为例，介绍深度Agent架构的秘密，如冗长提示词、规划工具等，还推出开源包deepagents方便上手。
昇腾910B大模型实测：开源框架能不能打？真相全放这了
文章对昇腾 910B 大模型进行实测，对比 vLLM Ascend 与 MindIE 在实际推理场景中的性能差异。通过 GPUStack 平台测试多种模型，结果显示两者在不同部署场景各有优势，vLLM 适合单卡小模型，MindIE 适合大模型多卡部署。
CVPR 2025 Highlight | 提升自回归模型样例学习能力，Few-shot图像编辑新范式开源
当前图像编辑模型在处理新概念时泛化能力不足，为解决此难题，Meta等研究者提出自回归模型InstaManip，创新性提出分组自注意力机制和关系正则化策略，在few - shot图像编辑任务上取得优异效果。
多模态扩散模型开始爆发，这次是高速可控还能学习推理的LaViDa
近期基于扩散模型的视觉 - 语言模型 LaViDa 出现，它继承扩散语言模型优点。与自回归模型不同，扩散模型能并行、处理双向上下文。LaViDa 在多任务测试有竞争力，推理蒸馏和文本填空表现好，还能权衡速度与质量。
开源AI开发生态大洗牌：低代码平台逆袭，传统LLM框架日渐式微
第十届527蚂蚁技术日，蚂蚁对现有开源生态全面剖析，发布2025大模型开源生态全景图。分析显示开源生态有三个主导技术赛道，还总结出七大趋势，为从业者提供生态演进规律参考。
告别 Selenium 痛点！全新升级版 Selenium 自动化框架，斩获10.2K标星！
Selenium 编写 Web 自动化脚本痛点多，SeleniumBase 深度封装 Selenium，内置智能等待等功能，解决诸多问题。它功能强大，安装使用简单，适用于多场景，像“智能助手”让自动化测试变简单。
论文发表 || 如何基于累积过程变换学习弱非线性振动方程（EvLOWN）
2026年3月6日，赵林等教授团队在《Advanced Science》发表论文。提出EvLOWN数据驱动理论，利用平均法重构推断方程目标，扩展微小效应可推断性边界，在多领域应用效果好，但有未考虑SDE等局限。