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SGLang 中的 CUDA Graph 进阶指南
本文介绍 SGLang 构建 CUDA Graph 支持及改动。如 Runner/Backend 解耦与灵活组合；首创 Breakable CUDA Graph 并开源，能提高捕获灵活性；还实现 Prefill 的 Full CUDA Graph，同时介绍显存管理方法。
中国科学SCPMA | 南科大王建春团队：基于改进隐式轴向分解Transformer的三维槽道湍流快速预测
南科大王建春团队改进IFactFormer模型，采用“并行”轴向分解注意力机制，提升在复杂流动问题中的表征能力和稳定性。实验显示，改进模型拟合与长期预测能力强，多数指标精度优于传统方法。
直播预约 | Evaluation论文分享@ICML&ACL2025
2025年6月11日20:00将直播分享Evaluation论文。多位嘉宾参与，涉及SyncPL奖励建模、文本事实一致性验证、大模型评测方法等多领域论文，涵盖模型优化、基准测试等内容。
开源模型竟被用于窃取下游微调数据？清华团队揭秘开源微调范式新型隐藏安全风险
清华、墨尔本大学团队研究指出，基于开源模型微调专有模型存在新型隐藏安全风险，开源模型发布者可埋后门窃取下游微调数据，新风险难检测、危害大，目前攻防方法待改进。
92% 工程师都在用 AI 后，Uber 开始给 AI “限额”了
Uber的‘零增长技术栈’解耦容量与业务需求，优化Go运行时性能。还将生成式AI集成开发，92%工程师在用，但成本压力大。为此，Uber限额每位开发者，审查代码效果，完善评估指标。
80%代码由Claude合并，Anthropic内部人员点破Agent真相：「Close the Loop」
Anthropic团队研究产品经理Theo演讲指出，Claude已深入其工程流程，超80%代码由它合并。模型角色转变，能力提升，失败率下降。开发者应升级研发战术，如刷新评估基准、精简“脚手架”、闭环设计。
Pinterest 利用内容指纹技术，在数百万个域名中实现 URL 去重
Pinterest工程师开发“最小重要查询参数集”（MIQPS）URL标准化系统，用于优化大规模数据采集管道内容去重。它取代传统方法，用数据驱动判断参数重要性，还采用早期退出逻辑等提高效率。
翁荔最新博客：我们可能高估了模型，却严重低估了那层“脚手架”
前OpenAI安全研究副总裁翁荔在新博客聚焦AI领域Harness Engineering。她认为Harness是决定模型在现实任务中走多稳、多远的‘脚手架’，并梳理其演进路线，也指出研究面临评估、安全等瓶颈。
零样本&少样本横扫12个工业医疗数据集：西门子×腾讯优图新研究精准定位缺陷，检测精度新SOTA丨AAAI 2026
西门子与腾讯优图联合团队提出AdaptCLIP通用视觉异常检测框架，不改动CLIP主干，引入轻量适配器。它兼容零样本/少样本推理，在12个数据集评估表现优，兼顾精度与部署需求。
2篇最新论文，把Deep Research讲透了~
阿里开源Tongyi DeepResearch热度高，文章分享两篇相关技术综述。介绍Deep Research是代理研究新范式，阐述其四大核心模块、优化方法、数据处理、奖励机制，还提及开源系统亮点及相关论文。