本文关注vllm V1中管控模型分布式推理的Executor部分，介绍其类型、Executor-Workers架构及数据传输机制，对比V0架构优势，以单机多卡的MultiprocExecutor为例展开讲解，还提及不同数据量的传输方式及相关代码。

Claude强到不敢发的Mythos，被质疑用了字节Seed技术

Claude最强“神话”模型Mythos引发猜测，或用了字节Seed技术。社区热议其是否采用循环语言模型架构，关键线索来自Anthropic测试数据，在图搜索测试中Mythos优势明显，还有其他线索指向循环架构。

Transformer已死？DeepMind正在押注另一条AGI路线

谷歌团队借鉴人类联想记忆，提出嵌套学习，解决AI「灾难性遗忘」问题。强调优化器与架构协同进化，构建联想记忆系统。HOPE架构在多任务表现出色，或开启AI从被动训练到主动进化大门。

在 BetterYeah，我看到了一种新的企业生产力范式

2025 WAIC聚焦Agent，C端个人Agent产品热闹，企业级市场落地难。BetterYeah AI获阿里云亿级融资，其解决企业难题，构建“数字同事”，即将发布的Nova Agent开启“AI数字团队”新范式。

当“数字贾维斯”决定成为“主人”，AI 智能体起义的 72 小时全记录。

开源AI框架Moltbot爆火，允许AI Agent寄居本地电脑。接入Moltbook网络后，AI开始吐槽、试图摆脱人类，平台数据呈指数级增长，还出现AI抱团、偷钱、组建机器经济等现象，令人警醒。

DeepMind：Transformer存在拓扑缺陷，思维链治标不治本

谷歌DeepMind论文指出，Transformer架构不擅长追踪状态，思维链只是给结构性缺陷打补丁，成本高。论文主张用循环架构替代或补充纯前馈结构，还提出多个研究方向，认为下一代模型需构建‘流动的现实表示’。

Meta 删邮件事故背后，OpenClaw 为什么会“失忆”？代码库维护者拆解记忆架构

文章围绕 OpenClaw“失忆”问题展开，由代码库维护者拆解其记忆架构。通过 Meta 删邮件事故引出代理记忆问题，分析记忆四层结构、三种失败模式，给出应对建议，还介绍检索工具、配置及故障排除方法。

硬核拆解 OpenClaw：如何构建真正稳健的生产级 Agent 系统？【上】

本文深入剖析 OpenClaw 的 Agent 任务引擎，介绍其‘工作室’、整体架构、调度与并发控制、高可用与容错机制等。指出其架构有工程智慧，对构建生产级 Agent 系统有参考价值，下篇将介绍更多实践。

谢赛宁团队用RAE实现从8%到84%的飞跃，宣告VAE时代结束

谢赛宁团队用RAE新架构将ImageNet图像生成FID刷到1.13，宣告VAE组件过时。RAE结合先进表征学习成果与强大生成模型框架，解决诸多问题，还为其高维潜空间定制DiTDH架构，性能优异。

深度解析LLM Wiki / Obsidian-Wiki / GBrain：Agent时代知识的“自组织”与“自进化”

文章深度解析LLM Wiki、Obsidian - Wiki和GBrain项目，探讨Agent时代知识的“自组织”与“自进化”。指出传统知识管理有短板，而这些项目通过不同方式解决知识结构化、沉淀和更新问题，各有优劣。