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在 Cache-DiT 框架下实现原生 Serving功能
Cache-DiT 是唯品会开源的 PyTorch 原生 DiT 推理加速引擎，此前聚焦离线推理。现实现完整 Serving 功能，支持单卡与分布式推理模式。文章介绍其实现过程、借鉴 SGLang 的设计，还总结踩坑及使用方法。
The Batch: 852 | 加州重新制定人工智能监管框架
加州人工智能前沿模型联合政策工作组发布《加州前沿人工智能政策报告》，为立法者提供监管尖端AI模型的政策原则。报告聚焦前沿模型监管，提出综合多源证据、鼓励信息披露等结论，还探讨了美国AI监管现状。
清华-腾讯联手：音频 - 视觉多模态任务统一框架
Crab是人大、清华和腾讯合作论文提出的模型，目标是高效一统多模态场景理解任务。它解决了音频 - 视觉理解模型任务干扰、合作显式化不足等难点，通过构建数据集、设计结构和统一架构实现多任务合作。
从0到1带你速通 Marvis马维斯
AI 时代，Agent 产品虽强但普通用户使用门槛高。本文详细介绍腾讯 Marvis，它能让 AI 直接理解电脑，可执行多项任务。作者实测 6 个任务展示其功能，认为它是面向普通用户的系统级 AI 管家。
Google这个1.5w star 项目牛皮，99%准确率！
Google安全团队开源AI文件类型检测工具Magika，抛弃固定规则匹配，用深度学习精准识别文件真实类型。它内置轻量模型，单CPU毫秒级推理，支持200+格式，准确率约99%，已大规模落地。
Codex在推理框架上能蹬出什么优化
作者复盘用Codex在SGLang中的实践，原本需3 - 4个月的工作量现缩短为1个半月。介绍保证代码质量方法，分享印象深刻的debug经历，列举在SGLang用Codex一个月的优化成果，还提及Claude Code使用遇阻。
VaseVQA：考古领域实现专家级，诊断+补弱RL框架
在文化遗产与人工智能交叉领域，研究人员提出把大型多模态模型放于‘诊断—补弱—精细化评估’闭环训练，配套结构化评测基准，让模型在文化遗产领域接近专家级能力。介绍了技术步骤、数据基准及关键发现等。
首个基于 MCP 架构的低代码 RAG 框架
检索增强生成系统复杂度提升，科研人员面临高昂工程成本。清华大学等联合推出 UltraRAG 2.0，基于 MCP 架构，降低复杂 RAG 系统技术门槛与学习成本，支持低代码构建复杂系统。
大模型系统提示词逆向（1）—— ChatGPT
文章介绍大模型系统提示词逆向原理，利用‘认知冲突’让AI意外‘泄密’。还给出逆向提示词示例，并展示了ChatGPT系统提示词原文及翻译，包含其角色设定、工具使用规则等内容。
又一安全圈爆火的开源项目，已经1.66万Star！
现在大家爱用代码AI客户端干活，但碰到安全和逆向任务时，AI易懵圈，因工具散落、经验没沉淀。开源项目`reverse-skill`可给AI装“安全研究导航仪”，支持多种AI编码客户端，有诸多功能特性。