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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。
数据困局下的具身智能，谁能率先破局？
具身智能面临数据困局，Skild AI 关注真实数据不足难题。学者 Levine 称只有真实数据能达通用具身智能，而王鹤认为合成数据可助具身智能冷启动和规模化发展。遥操作和 Sim2Real 是不同技术路线。
颠覆互联网的下一波浪潮：Agentic Web来了！
本文介绍全新范式 Agentic Web，它由 AI 智能体组成，用户发目标，AI 自动完成任务。文章从多方面解析这场范式革命，还阐述应用场景、面临挑战，指出其是互联网重大转折，但落地需解决诸多难题。
如何在不牺牲生产力的情况下构建安全软件
安全与开发效率常冲突，Dorota Parad 在 QCon 旧金山大会分享构建安全软件之道。她主张减轻漏洞影响，抵制阻碍生产力的安全要求，与安全团队合作，还提及 BLISS 框架、CI/CD 管道增强安全等。
巨头博弈下，Agent 的机会和价值究竟在哪里？
极客公园创始人与拾象相关人员对话，探讨 Agent 热点话题。指出其真正门槛或在基础设施，还谈及产品路径、技术挑战等，如通用 Agent 是大模型公司主战场，Coding 是衡量 AGI 关键指标等。
Transformer与RNN合体，谷歌打下显存门槛，解锁超长上下文
谷歌论文提出 Memory Caching 技术，通过架构机制创新赋予 RNN「可生长的记忆容量」，兼顾 Transformer 与 RNN 优势，能处理更长文本、降低推理资源门槛，实验显示有良好效果。
LeCun 对线 DeepMind：LLM 永远造不出机器人水管工
图灵奖得主 Yann LeCun 和 Google DeepMind 的 Adam Brown 就 LLM 是否真正理解世界展开争论。LeCun 认为 LLM 虽在符号操作领域出色，但难理解物理世界；Adam Brown 则觉得 LLM 正涌现对宇宙的真正理解。
马斯克深夜点赞！内容的下一站是：玩！
马斯克深夜点赞用 Loopit 制作的互动 meme，引发关注。Loopit 让用户体验从‘看’变‘玩’，实现双向交互。其融合 AI Coding 与多模态生成，构建 Runtime，解决延迟、状态同步等问题，潜力大。
LLM 语境下，「持续学习」是否是 「记忆」 问题的最优解？
本期通讯解读 3 个 AI 业内要事，包括谷歌嵌套学习范式引争议、AI 产品记忆方向探讨、英伟达合成数据等。谷歌 NL 范式想规避遗忘问题，测试中 HOPE 表现优，但也遭质疑，当前 LLM 研究更关注改善记忆。
LLM的下一战：从狂卷数据到精算数据
大模型竞争核心正从比拼数据规模转向数据使用效率和风险管理。文章分享2025两篇论文，介绍高效训练和机器遗忘两赛道，前者有数据价值飞轮5大模块，后者提出三时段分类法、三层次遗忘及评价指标全景。