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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。
告别 Selenium 痛点！全新升级版 Selenium 自动化框架，斩获10.2K标星！
Selenium 编写 Web 自动化脚本痛点多，SeleniumBase 深度封装 Selenium，内置智能等待等功能，解决诸多问题。它功能强大，安装使用简单，适用于多场景，像“智能助手”让自动化测试变简单。
AI开始研究Physical AI：FSD级团队亮出首版模型Simate-beta，空降RoboDojo
本文介绍成立仅三个月的Simate公司，核心团队曾打造对标特斯拉FSD的智驾系统，现已推出首版通用物理快系统Simate-beta，登顶RoboDojo，采用AI-native自动化体系研发Physical AI，已开启AutoResearch平台内测，完成多轮数亿元融资。
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。
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。
Claude Code官宣下一版大升级！你在聊天，后台把活干完了
Claude Code创造者Boris Cherny官宣，下一版子智能体默认在后台跑，可边聊边干活。其半年来不断进化，还让Anthropic工程师产出翻三倍，在Spotify实战效果也佳，改变了工程师角色。
「虾马」之后，openJiuwen社区发布JiuwenSwarm，引领蜂群智能体新架构，开启「养蜂」时代
华为支持的开源AI Agent平台社区openJiuwen发布并开源蜂群智能体JiuwenSwarm，按下“群体智能”加速键。它基于Coordination Engineering理念，有全栈技术体系，在多领域实战效果好，且单Agent能力强。