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优步凭借 CacheFront 的改进实现每秒 1.5 亿次的读取操作
优步工程师更新 CacheFront 架构，实现每秒 1.5 亿次读取操作且确保强一致性。解决了旧设计中陈旧数据读取问题，引入新协议和机制，弃用专用 API，还增强监控工具，提高缓存命中率。
最受欢迎的开源大模型推理框架 vLLM、SGLang 是如何炼成的？
文章介绍了开源推理引擎 vLLM 和 SGLang，包括起源、创新、社区发展、版本迭代等。vLLM 借鉴分页缓存管理技术，SGLang 基于 RadixAttention 优化。二者竞争激烈，性能趋同，还获投资与基金会关注，受科技公司青睐。
LeCun力荐的JEPA杀入LLM，用CV的思路训练LLM，性能鲁棒性双丰收
LeCun团队提出LLM - JEPA，将JEPA自监督学习架构从视觉扩展到LLM。它能提升性能和鲁棒性，在多模型和数据集验证有效，但有训练开销大、泛化性不足等局限。
实测可灵AI的新视频模型，它生成的动作戏酷到封神。
作者实测可灵2.5新视频模型，它已灰度内测并登上釜山电影节。与可灵2.1对比，可灵2.5在运动和表演能力上大幅提升，还增强了文生视频与理解能力，让创作者有更多创作自由。
老年代的“滞留对象”：一次由提前晋升引发的线上内存告警排查
文章以线上环境内存告警排查为例，介绍过程和思路。发现老年代因大量不可达对象占用且未触发FullGC致告警，排查出对象提前晋升是主因，还给出调整参数、减少对象产生等解决办法。
人工智能研究者如何意外发现：我们对“学习”的理解，可能全是错的
传统理论认为大模型会过拟合，而如今大模型却驱动了诸多应用。2019年研究者突破传统扩大模型规模，出现‘双下降’现象。‘彩票假说’解释其成功原因，还重新定义了‘智能’，揭示科学进步规律。
用了半年的MCP，它不是“USB-C”，而是企业AI落地的噩梦！
文章指出MCP虽曾被视为AI界USB - C接口，但企业落地时问题诸多，如类型安全靠猜、标准协议名存实亡、调试困难等，还给出企业级MCP落地自查清单。
两岁的Llama，最初的14位作者已跑了11个！Mistral成最大赢家
Meta 开源 Llama 模型改变大模型格局，但短短两年，14 位初创作者 11 人离职。Mistral 受益最大，由两位核心架构师创立，其模型与 Meta 竞争。Meta 面临留才挑战，领先优势消退。
清华东门1公里：AI原点社区的10万补贴和一天1块钱的工位
文章介绍北京AI原点社区，它2026年1月入选北京首批人工智能创新街区。这里无物理边界，三区融合，核心区16万平。企业可通过原点学堂等入驻，有补贴等资源。个人不挂靠公司也能用其资源，并给出使用建议。
Agent的自演进，被刚刚开源的AReaL 2.0按下了加速键
Agent 正从「会使用工具并完成任务」向「在使用中学习并改进方法」转变，但面临自演进难题。AReaL 2.0 上线，解决 Agent 服务侧问题，给出在线学习闭环方案，其价值已在实践中得到验证。