本文关注vllm V1中管控模型分布式推理的Executor部分，介绍其类型、Executor-Workers架构及数据传输机制，对比V0架构优势，以单机多卡的MultiprocExecutor为例展开讲解，还提及不同数据量的传输方式及相关代码。

CNBC:马斯克的xAI悄悄放弃了「公益公司」身份

马斯克旗下xAI在起诉OpenAI违背「非营利」承诺时，悄悄放弃公益企业法律身份。8月14日其移除章程中「考虑社会公共利益」条款，引发对其商业意图质疑。

欢迎 GPT OSS —— 来自 OpenAI 的全新开放模型家族！

OpenAI推出GPT OSS开放模型家族，含117B参数的gpt‑oss‑120b和21B参数的gpt‑oss‑20b。采用Apache 2.0许可证，资源占用低、推理快，适多场景，已接入Hugging Face服务，还介绍了推理、部署等内容。

2025 的企业 AI 市场， Data &AI 占据主流视野

数据是 AI 模型学习和训练的基础，Data & AI 基础设施可打通数据与 AI 全链路。企业应用 AI 不应只关注算法和算力，还需重视私域数据。同时介绍了不同类型企业在 Data & AI 领域的特点及合作成本等内容。

记录下SGLang 开发，编译和Profile的几个小技巧

作者记录在SGLang开源一年学到的开发和Profile技巧。包括解决perfetto可视化PyTorch Profiler结果时kernel丢失问题、PR切换分支方法，还介绍让SGLang无视版本运行以定位bug的方法。

突发！你关注的AI博主被「焦点访谈」报道了！

AI博主花叔上了央视《焦点访谈》，他曾靠AI coding能力做出付费榜第一的App。时隔一年多再次被报道，他认为是时代需要这个故事。此外，他的开源项目「女娲.skll」已突破20000+stars。

交大&华为联手：AI智能体进化的五种关键能力

随着大型语言模型兴起，基于LLM的聊天机器人能完成多样语言任务。上海交通大学和华为团队提出分析框架，探讨LLM聊天机器人向AI智能体进化的五个关键维度、改进方法及未来发展方向。

AI Infra进阶：如何让大模型输出确定的结果

文章探讨大模型输出确定性结果的问题。指推理引擎底层动态组批与算子调度策略，因浮点加法顺序变化使结果波动。还分析GEMM、RMSNorm等算子影响，给出vLLM实现Batch Invariance的方法。

刚刚，Cursor分享了他们使用Agent Coding 的最佳实践

Cursor分享了使用Agent Coding的最佳实践。编码Agent正改变软件构建方式，需理解其工作原理并形成新使用范式，文中还介绍了规划、管理上下文、扩展Agent等多方面的操作方法与策略。

Ilya、小扎之后，苏莱曼的「超级智能」进入7年倒计时！

主流AI公司从谈AGI转向「超级智能」。微软AI CEO苏莱曼宣布成立MAI超级智能团队，他定义的超级智能是人本主义的，重点布局三个领域，还面临安全可控等挑战，微软有7年窗口期。