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。

The Batch: 871 | Mistral测量了大语言模型的能耗、水耗与物料消耗

法国AI公司Mistral发布对Mistral Large 2的环境分析报告，涵盖全生命周期影响。研究表明单次使用影响小，但累计负担大。虽研究有不足，但其方法或推动环保型AI发展。

RAG效果不佳？先别急着微调模型，这几个关键节点才是优化重点

文章深入探讨RAG技术实现与优化，指出其在AI应用开发中常被当黑盒，从文档分块、索引增强、编码、混合检索到重排序等关键环节解析，强调结合场景调优以提升召回与精确率。

Meta-Think ≠ 记套路，多智能体强化学习解锁大模型元思考泛化

上海交通大学等团队提出ReMA框架，将复杂推理解耦为元思维和推理智能体，通过迭代强化学习协作。在单轮实验中，ReMA在多基准测试表现优；多轮实验虽有提升但不稳定，需进一步探索。

大模型从“胡说八道”升级为“超级舔狗”，网友：再进化就该上班了

大模型手语翻译新进展：CAPO-SLT拿下中文三项最高分 | EMNLP'26

vivo AI Lab团队针对自动手语翻译生成中，无视觉证据支撑的错误累积导致语义偏移的痛点，提出置信度感知策略优化方法CAPO-SLT，仅调整强化学习更新规则，不修改主干网络，在中文手语翻译测试中拿下三项指标最高分，成果将发表于EMNLP'26。

对话港理工吕佳欣：如何将一项实验室成果变成一条6500吨级的生产线？

文章是对港理工吕佳欣的访谈，围绕多筒挤压技术展开，探讨从实验室到产业化的过程、挑战及应对方法，还提及工业AI在制造领域的应用，如数据处理、经验转化等，强调科研与工程相互促进。

西交大提出QQWorld：仅需10行代码，世界模型成功率提升5.33个百分点

2026 年 3 月 Yann LeCun 等人提出 LeWorldModel，西安交通大学研究团队发现其存在问题，进而提出 QQWorld，用分位数—分位数匹配替换原有的 EP 正则，提升了规划成功率，还提出 Cross - Batch QQ 解决显存问题。

对话 Coddie 何鋡威：95 后，华为、传音、拓竹历练，用特斯拉的思路做母婴产品

Coddie创始人何鋡威，95后，曾任职华为等企业，后投身母婴赛道。他认为母婴行业产品差、毛利高，缺乏极致产品。Coddie用AI改造该赛道，做育儿大脑和生态，欲成母婴界特斯拉，目标欧美市场。

Agent Token焦虑：当每次对话都在「烧钱」，技术如何破局？| GAIR Live 029期预告

GAIR Live 029 期线上圆桌将直击 Agent Token 焦虑的底层技术逻辑，邀请技术负责人从架构重构与系统优化双重视角，拆解 Claw 类产品如何从烧钱走向省钱。探讨成本解剖、架构升维、系统优化等核心议题。