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sglang 源码学习笔记(二)- backend & forward 过程
本文深入解析sglang forward核心实现全流程,介绍了forward传递过程、AttentionBackend数据结构,以flashinfer为例展开分析,还说明了cudaGraphRunner初始化、Capture、Replay过程,助读者理解代码。
改变强化学习范式,Meta新作呼应Sutton「经验时代」预言
图灵奖得主等提出AI智能体将迎「经验时代」,但训练面临挑战。Meta研究用「早期经验」范式解决问题,包含隐式世界建模和自我反思,提升了智能体任务成功率和泛化能力。
The Batch: 873 | 通过自监督学习实现更好得图像处理
Meta等团队发布DINOv3权重和训练代码,参数规模扩6倍,用更多数据并引入新损失函数。它在图像分割和深度估计表现卓越,解决了自监督训练的视觉transformer的问题,提升全局和局部任务表现。
好奇心之旅:Cursor代码库索引机制的学习笔记
作者作为高德信息工程团队AI先锋队一员,日常用Cursor开发,因好奇其代码库索引机制展开探索。介绍了Cursor索引工作流程、隐私安全等,还研究Merkle树、turbopuffer向量库及开源方案Continue。
苹果出手!改进GRPO,让dLLM也能高效强化学习
苹果研究团队针对扩散语言模型(dLLM)在编码任务中表现不明的问题,基于7B级代码生成MDM DiffuCoder展开研究,定制优化GRPO提出coupled - GRPO算法,填补开源dLLM训练和推理机制空白。
Clawdbot 之后,我们离能规模化落地的 Agent 还差什么?
OpenClaw爆火,但在企业和商业环境中存在昂贵、不可控等问题。Monolith砺思资本技术沙龙探讨Agent规模化落地难题,指出需关注稳定性等指标,还分析了数据成本、训练速度、基础设施、状态管理等方面的困境与解决思路。
GPT-5.2降智遭全网差评!奥特曼慌了
OpenAI推出GPT - 5.2,却未打赢谷歌。第三方数据显示Gemini 3 Pro更优,GPT - 5.2在多项基准测试表现不佳,可信度不如GPT - 5.1,遭开发者吐槽。OpenAI为此调整策略,但仍处被动。
差点被Ilya摁掉,胎死腹中!ChatGPT爆红内幕首次公开
本文深度揭秘ChatGPT爆红内幕,从产品发布、命名内幕到团队文化等方面展开。还提及OpenAI内部对发布的争议,以及ChatGPT发布方式的转变,同时指出依赖用户反馈改进模型存在的问题和OpenAI看重的人才特质。
强化学习新发现:无需数学样本,仅游戏训练AI推理大增
莱斯大学、约翰斯・霍普金斯大学和英伟达研究团队有颠覆性发现,让多模态大语言模型玩简单游戏,无需数学样本,就能显著提升其多模态推理能力。提出的ViGaL方法在多个基准测试中表现出色。
学习 MCP 最好的时机是 7 个月前,其次是现在
文章介绍 MCP(Model Context Protocol),它是实现 LLM 与外部能力高效互联的协议,像 USB - C 接口。其采用客户端 - 服务器架构,可让 LLM 突破能力边界。与 Function Calling 相比,MCP 成本低,能让业务团队参与构建智能体。