「SGLang Kimi K3」共找到 752 篇相关文章
52k Star，Hermes Agent试图杀死OpenClaw
近期龙虾（OpenClaw）热度下降，harmess engineering大火。开源项目hermes-agent已有52.7k Star，是自学习型AI智能体，能积累技能、持续学习，可轻松切换多种模型，还给出安装、使用指南和文档教程。
梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题
作者梳理SGLang中DP Attention及其Padding问题。介绍DP Attention背景、流程，指出padding分max和sum模式，旧版sum padding浪费计算、影响cuda graph使用，v0.4.10后有优化，max padding仍待完善。
Qwen3.8-Flash-Next：SGLang Day-0 支持
2026年8月26日，Qwen团队开源多模态MoE模型Qwen3.8-Flash-Next，是Qwen4架构早期预览版。SGLang在发布首日提供完整支持，模型架构多方面升级，亮点众多，还介绍各组件优化及PLE架构与卸载优势。
Qwen3.8-Flash-Next：SGLang Day-0 支持
2026年8月26日，Qwen团队开源多模态MoE模型Qwen3.8 - Flash - Next，它是Qwen4架构早期预览版。SGLang在发布首日就提供完整支持，模型架构多方面升级，亮点众多，还给出启动命令及配置建议参考。
SGLang 优化Triton FusedMoE 的一个新技巧
蚂蚁在SGLang中提交优化PR，针对Fused Triton MoE的Down Projection kernel加入TMA优化，在DeepSeek - R1模型的H200 TP8 prefill场景下性能提升显著，还详细分析了优化背景、思路、实现细节及测试结果。
Mistral 3开源，一举超越DeepSeek与K2？
近期，Mistral AI开源Mistral 3，含三款小型稠密模型及Mistral Large 3。Benchmark对比中，它领先国内DeepSeek - 3.1、Kimi - K2。Mistral Large 3是强开源权重模型，Ministral 3适合边缘端，成本性能比低。
sglang 源码学习笔记（二）- backend & forward 过程
本文深入解析sglang forward核心实现全流程，介绍了forward传递过程、AttentionBackend数据结构，以flashinfer为例展开分析，还说明了cudaGraphRunner初始化、Capture、Replay过程，助读者理解代码。
狂涨20.8K star！GitHub 官方出品，强烈推荐！
介绍开源项目 `GitHub Desktop`，它基于Electron开发，用TypeScript编写并使用React框架，支持Windows和Mac，集成常用Git操作，有直观图形界面等特色，助开发者轻松使用Git，目前获20.8K star。
模型即 Agent 的含金量：Kimi深度研究功能详评
作者分享Kimi深度研究功能体验。其基于端到端自主强化学习技术，会开源模型。在测试中，分析Labubu爆火原因、检索小米发布会内容，展现出强逻辑分析、搜索准确性和数据处理能力，可视化网页也出色。
中国K字签证：全球科技人才争夺战中的战略博弈
中国于2025年10月1日启动K字签证，旨在争夺全球青年科技人才。其“无需雇主担保”模式赋予申请人高度自主性。该签证对标美国H - 1B签证，目标是STEM领域人才，但面临政策细节模糊、国内舆论反弹等挑战。