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2025小结：从RL到Agentic RL

作者回顾2025年从RL到Agentic RL的发展，指出Agentic RL存在慢、不稳定、难scale的问题，还探讨了RL与推理、CoT的关系，以及RL的泛化能力，认为RL能提升模型能力但还不稳定，期待明年研究。

文章详细介绍TileLang核心编程构造，包括Kernel函数、Buffer和并行控制等。阐述其计算定义、并行与循环控制方式，还提及性能优化的矢量化访存，给出代码示例，并分享源码里形状、并行域和线程的最佳实践。

本文分析大模型推理阶段KV缓存的行业痛点，指出传统单机缓存孤立无法跨节点复用的问题，介绍焱融科技的分层共享缓存方案，公开了方案的实测性能数据，展现AI存储的新发展方向。

前 Meta 资深工程师 Ryan Peterman 对话 TypeScript 之父 Anders Hejlsberg，谈及 TypeScript 编译器从 JavaScript 移植到 Go 的考量，反驳‘AI 将写完所有代码’等论调，指出主流语言地位会因 AI 更巩固，初级工程师不会被取代。

6月25日，蚂蚁阿福发起‘科学减重1亿斤’行动，1分钱发放AI体脂秤引疯抢。它支持测18项身体数据，还能接入多种健康硬件。阿福用医疗大模型提供个性化方案，走出全民普惠的AI健康管理道路。

近日，摩尔线程举办「SGLang × MUSA Meetup」，分享与 SGLang 社区及 MUSA 生态协同进展。其 MUSA 后端已加入 SGLang 官方支持体系，代码合入主线，还在多方面取得成果，众多开源项目核心维护者参与探讨国产 AI 算力。

2026年5月Ramp数据显示，Anthropic企业市占率34.4%首超OpenAI的32.3%。Anthropic靠按量计费和AI Agent吸金，但也面临利益错配、体验下滑、成本上涨等问题，大模型竞争进入B端深水区。

随着大模型参数规模扩大，推理成本成核心瓶颈。投机解码在高并发下有问题，阿里与浙大学者提出 ECHO，将投机树构造建模为预算调度问题，通过稀疏门控和弹性预算调度提升系统收益。

具身赛道玩家 Physical Intelligence 发布新模型 π 0.7，它展现出组合泛化和跨本体迁移能力，还能通过知识蒸馏学会优化技巧。其强大源于杂数据和细提示，未来有望解决复杂任务。

Anthropic将Claude Code做成桌面应用，本值得期待，然而新桌面版却问题频出，如卡顿、崩溃、自动化功能不稳定等，还出现大量基础功能问题。此前Anthropic宣称代码由AI编写比例高，但产品质量堪忧。