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本文聚焦vllm v1中管控模型分布式推理的核心Executor部分，介绍其4种类型及适用场景，以mp类型为例阐述Executor - Workers架构，还说明了大小数据在两者间的传输机制及原理。
20%的美国打工人把活儿甩给AI！被替代的是任务，不是岗位
8月6日，Epoch AI联合Ipsos发布职场调查报告，20%美国就业者将工作甩给AI，表明活儿在人和AI间重新分配。AI参与广但不深入，用时情况不一，输出多需修改，先冲击外包工作，且使用不均衡。
一个窗口搞定 SSH、SFTP、终端和 AI，爽啊！
早期运维、开发需多个工具，窗口多效率低，后来的工具又有收费、收集数据等问题。Netcatty是新的开源SSH工作区，整合多种功能，免费无数据收集，更新勤快，有诸多实用特性。
MiniMax M3 实测：第一流的模型，已经对执行层动手了
文章对 MiniMax M3 模型进行多维度实测。它强化 Coding 与 Agent 能力，能完成长任务，与 Sonnet 4.6 竞技各有优势，多模态能力强，价格有竞争力，MiniMax Code 意在争夺开发者工作流入口。
Codex自改进Prompt：让AI自己把重复工作变成自动化
开发者Vaibhav更新的Codex自改进Prompt引发AI开发者群体讨论，被OpenAI联合创始人转发。完整版核心逻辑可拆解为8步，加了严格跳过规则。实测有反馈，也有优化建议和现存问题。
给AI发100美元去二手市场捡漏，结果它给自己买了19个乒乓球
2025 - 2026年，Anthropic进行“Project Deal”实验，让69个Claude智能体在真实双边市场自主交易，完成186笔超4000美元交易。实验发现模型能力影响交易结果，还揭示了AI代理交易存在的问题和隐忧。
关于多模态大模型Token压缩技术进展，看这一篇就够了
多模态大模型跨模态融合带来高计算成本，催生MLLM Token Compression研究。北大等机构人员基于压缩位置对方法系统归类，讨论特定场景压缩机制选择，还探讨了挑战与前景方向。
LLM 竟然会内省！Anthropic 整了个大活：首次揭开 AI 意识
Anthropic最新研究《大语言模型中涌现的内省意识》，首次通过直接操控模型内部状态验证AI能否觉察自己思想。研究采用概念注入技术，发现AI有内省能力，且不同模型表现有差异。
对话付昊桓：数值模拟不能被替代，AI 应该放在哪里丨GAIR 2025
在GAIR 2025大会上，付昊桓教授结合地球系统模型与超算实践，探讨数值模拟与AI的边界和可能。他认为数值模拟是基础，AI可补充，二者应深度融合，还谈及气象领域商业价值和未来期待。
一份命中率 80% 的 AI 预测复盘｜拾象年度预测
拾象团队复盘 2025 年 20 个 AI 关键预测，命中率达 80%。涵盖行业格局、技术路径等多方面，如微软投资 Anthropic改变格局、Google 逆转颓势等，也指出对部分方面过于乐观，还展望 2026 年 AI 领域。