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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。
突破多模态奖励瓶颈！中科院清华快手联合提出R1-Reward，用强化学习赋予模型长期推理能力
多模态奖励模型（MRMs）对提升多模态大语言模型表现至关重要，强化学习理论上可引入长期推理能力，但现有RL算法用于训练MRM会不稳定。中科院、清华等团队推出R1 - Reward模型，在多模态奖励模型benchmark上有显著提升。
AgentA/B：用AI模拟用户，真人AB测试或将成为历史
宾夕法尼亚州立大学和亚马逊合作研发AgentA/B测试框架，用大语言模型生成虚拟用户模拟真实行为，成本低、速度快，还能绕开真实流量测试。虽有人质疑，但它或改变传统AB测试。
当AI幻觉开始操作电脑：深大、港科大提出ECA，让Agent行动前先验证证据
本文针对Agent场景下AI幻觉会转化为实际错误操作的问题，介绍深圳大学与香港科技大学提出的ECA框架，通过独立验证加门控检查降低不安全执行风险，给出测试数据验证方案有效性。
终于用上啦，3.9 万 Star archify，程序员福音！！！！
架构图常与代码脱节，约3.9万Star的archify让Agent先把代码库或系统描述写成带类型的JSON，经布局、检查后交付可交互系统地图，它先结构化、验证再交付，适用于特定场景。
特斯拉为什么非要造Cybercab？｜甲子光年
北京时间9月4日，特斯拉低调发布Cybercab，已进入奥斯汀Robotaxi运营体系。它专为Robotaxi打造，无方向盘与踏板。文章探讨特斯拉造它的原因，涉及成本、生产等，也指出业务面临财务和法规问题。
让代码接管世界演化，西湖大学发布Code视频世界模型
西湖大学研究团队提出 Code World Model，将‘世界如何演化’和‘世界如何被看见’拆成两个互补问题，由 Coding Agent 决定世界演化，代码执行规则，视频模型转化为视觉观察，有应用潜力。
刚刚，OpenAI GPT-6 Astra震撼发布！AGI时代来了
OpenAI正式发布GPT - 6 Astra，总裁称已到AGI时代。该模型定位为“世界上最智能、最对齐的模型”，在多领域表现出色，能力强、速度快、成本低，还具备“关键级”网络安全能力，将逐步开放给用户。
5个月估值翻10倍，AI数据赛道跑出一家新独角兽
成立约18个月的AI训练数据公司AfterQuery正筹新一轮融资，估值达32亿美元，5个月涨超10倍。它最初想开发AI智能体，后转收集训练材料。此赛道已有多家高估值公司，且数据隐私和安全风险待解。
吴恩达新作：87%推理token用不着，丢掉反而快3倍
吴恩达新作Prefix Sliding指出，模型推理时丢弃中间已贬值token，只保留前缀+滑动窗口，无需训练可提速3倍，配合RL训练能将推理轨迹扩展到10万token以上。该方法为Agent场景提供新思路。