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告别「想完再做」卡顿！清华StreamingVLA让VLA边想边行动，提速2.4倍

视觉 - 语言 - 动作（VLA）模型“观测 - 生成 - 执行”串行模式致交互卡顿，清华与联想合作提出StreamingVLA框架，引入两项技术实现并行处理，在测试中显著提升效率和流畅度，为VLA模型部署提供新方案。

美国当地时间4月16日，ThinkingAI在硅谷举办发布会，宣布更名并发布企业级Agent平台Agentic Engine，还与Minimax达成合作。该平台有行动闭环、全域感知、私有化部署三项核心能力，能让系统替企业完成业务全流程。

在LLM Agent迅速发展的当下，如何为其设计合适的Harness成关键问题。本文分享微软M⋆和谷歌AutoHarness两篇论文，分别从记忆系统和动作约束维度提出自动化的Harness进化方法，并介绍了实验结果。

进入2026年，AI系统性能越来越取决于执行与调度能力，CPU正成为AI时代的“新瓶颈”。目前CPU市场供应紧张，英特尔、AMD、英伟达等大厂应对策略各有不同，智能体时代算力天平正回摆。

当地时间3月26日，GitHub宣布自4月24日起，Copilot Free、Pro和Pro+用户交互数据默认用于训练改进AI模型，但用户可手动退出。它称此举因模型需更多数据，还拿微软等挡枪，却遭开发者吐槽。

谷歌更新旗舰 Gemini 模型，推出 Gemini 3.1 Pro Preview，以相同价格实现性能跃升。它在多项基准测试中领先，性价比超对手，虽部分测试落后竞品，但提升或源于模型质量改进，成本效益策略值得关注。

大型语言模型智能体常孤立运行，难从经验学习。SKILLRL受人类技能启发，提出有效经验迁移需抽象。它通过经验驱动的技能蒸馏、分层技能库和递归技能进化机制，在多实验中表现出色。

英伟达将在GTC大会发布新AI推理系统，核心芯片基于Groq的LPU架构，首位大客户是OpenAI。选择外部架构与时间窗口有关，推理场景中LPU更适配。同时，英伟达推理芯片面临诸多威胁。

系统性能优化领域顶级专家Brendan Gregg加入OpenAI，将参与ChatGPT性能团队。他被尊为“性能之神”，著有《性能之巅》等，发明火焰图。他自述因OpenAI环境与AI需求加入，还为圆童年科幻梦。

文章围绕轻量化大模型推理系统mini - sglang，详细介绍消息从客户端经APIServer、Tokenizer到Scheduler的流转过程，分析核心组件功能、消息体系、正反向链路及优化策略，还预告后续分析调度和模型实现逻辑。